学术论文写作结构识别数据集_Academic_Paper_Writing_Structure_Identification
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分析, 自然语言处理, 论文结构, 文本标注, 机器学习, 深度学习, 语料库, 结构化文本
数据概述：
该数据集包含用于学术论文写作结构识别的数据，记录了论文中不同组成部分的预测结果和真实标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态语料数据集。
地理范围：数据源未明确标注地理范围，适用于通用学术论文写作结构分析。
数据维度：数据集包含预测结果（pred_df_fold_2.csv）和真实标签（gt_df_fold_2.csv），以及模型相关的配置文件（config.json, merges.txt, metadata.json, pytorch_model.bin, special_tokens_map.json, tokenizer.json, tokenizer_config.json, training_args.bin）。预测结果包括论文片段的ID、类别（如Lead, Position, Claim, Evidence等）、预测的文本位置以及折叠信息。真实标签包含论文片段的ID、论述类型、文本位置和折叠信息。
数据格式：数据集主要以CSV和JSON格式提供，CSV文件包含结构化数据，JSON文件包含模型配置文件和词汇表信息。
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、机器学习等领域的学术研究，如论文结构分析、文本分类、信息抽取等。
行业应用：可为学术出版、写作辅助工具、论文查重系统等提供数据支持，尤其是在自动识别论文结构、提升写作效率方面。
决策支持：支持学术研究领域的文本分析与知识发现，帮助研究人员快速理解论文结构。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，用于学生训练模型、理解论文结构。
此数据集特别适合用于探索学术论文写作的结构规律，帮助用户构建文本分类模型、提升论文分析效率。
