学术论文文本结构分析评估数据集_Academic_Paper_Text_Structure_Analysis_Evaluation_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：文本结构分析, 自然语言处理, 论文分析, 文本分类, 评估指标, 机器学习, 深度学习, 语料库
数据概述：
该数据集包含用于评估学术论文文本结构分析模型性能的多种数据文件，涵盖了模型训练、验证和评估所需的关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，主要用于评估模型的静态性能。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球范围内的学术论文文本结构分析研究。
数据维度：
metrics.csv：包含模型在验证集上的各项评估指标，如损失值（loss/sep, loss/token）、F1值（f1/sep, f1/token, f1/Overall, 等）、AUC值（auc/sep, auc/token, 等）、准确率（acc/token, acc/sep）、召回率（recall/sep）、预测概率（prob/sep）以及不同文本结构类型的比例统计（true/ratio/Nothing, pred/ratio/Claim, 等）。
valid_pred.csv：包含验证集上的预测结果，包括文章ID（id）、预测的文本结构类别（class）和预测的文本片段（predictionstring）。
valid_gt.csv：包含验证集上的真实标签，包括文章ID（id）、真实的文本结构类别（discourse_type）和真实的文本片段（predictionstring）。
global.json 和 flags.json：包含模型训练和评估的全局配置信息，例如超参数设置、数据集划分等。
数据格式： 数据集主要以CSV和JSON格式提供，方便数据分析和模型训练。metrics.csv、valid_pred.csv和valid_gt.csv为CSV格式，global.json和flags.json为JSON格式。
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、文本挖掘、机器学习和深度学习等领域的研究，尤其是在学术论文结构分析、文本分类和信息提取等方向。
行业应用：可用于学术出版、知识管理、信息检索等行业，辅助实现论文自动摘要、关键词提取、文献推荐等功能。
决策支持：为学术研究提供数据支撑，帮助研究人员评估不同模型的性能，优化算法，提升研究效率。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训案例，帮助学生深入理解文本结构分析技术，掌握模型评估方法。
此数据集特别适合用于模型性能的评估与比较，以及不同文本结构分析方法的探索，有助于提升模型在学术论文分析任务中的准确性和效率。
