学术论文可发表性预测数据集AcademicPaperPublishabilityPredictionDataset-anohitamukherjee
数据来源：互联网公开数据
标签：论文发表, 文本分类, 学术研究, 机器学习, 自然语言处理, 论文摘要, 数据标注, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自学术论文的数据，记录了论文的摘要文本及其预测的可发表性标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但论文内容涉及多个研究领域，具有一定的通用性。
数据维度：包括“paper_id”（论文唯一标识符），“predicted_label”（预测的可发表性标签，如“publishable”），以及“text”（论文摘要文本）三个字段，适用于文本分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为final_merged_dataset.csv，便于文本处理和建模分析。
来源信息：数据来源于学术论文，已进行文本提取和标签预测处理。该数据集适合用于自然语言处理、机器学习和论文发表预测等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然语言处理、机器学习和文献计量学等交叉领域的学术研究，如论文摘要的文本分析、可发表性预测模型构建、学术论文质量评估等。
行业应用：为学术出版机构、科研管理部门等提供数据支持，尤其是在论文筛选、投稿系统优化、学术评价体系构建等方面。
决策支持：支持科研人员进行论文写作和投稿策略优化，帮助其提高论文发表的成功率。
教育和培训：作为自然语言处理、文本分类等课程的实训数据，用于学生训练模型、理解论文写作规范。
此数据集特别适合用于探索论文摘要文本特征与可发表性之间的关系，帮助用户实现论文发表预测、优化论文质量等目标。
