学术论文写作结构预测数据集_Academic_Paper_Structure_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分析, 论文结构, 自然语言处理, 结构预测, 文本分类, 深度学习, 语料库, 模型训练
数据概述：
该数据集包含从学术论文中提取的结构化数据，用于训练和评估文本结构预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可以视作静态的学术论文结构示例。
地理范围：数据来源于学术论文，覆盖范围取决于论文来源，总体上具有国际性。
数据维度：数据集包含预测结果文件（pred_df_fold_1.csv）和真实标签文件（gt_df_fold_1.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）。pred_df_fold_1.csv包含“id”（论文ID）、“class”（预测的论文结构类型）、“predictionstring”（预测的文本片段在原文中的位置索引）、“fold”（交叉验证的折数）；gt_df_fold_1.csv包含“id”（论文ID）、“discourse_type”（真实的论文结构类型）、“predictionstring”（文本片段在原文中的位置索引）、“fold”（交叉验证的折数）。
数据格式：数据主要以CSV和JSON格式提供，CSV文件用于存储结构化预测结果和真实标签，JSON文件包含模型的配置和词汇表信息。
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、文本挖掘等领域的学术研究，例如论文结构分析、摘要生成、文本摘要等。
行业应用：可以为学术出版、科研辅助工具提供数据支持，例如自动论文结构分析、论文写作辅助工具等。
决策支持：支持学术论文的自动分析和评估，帮助研究人员更好地理解论文结构和内容。
教育和培训：作为自然语言处理、文本分析等课程的实训数据，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的写作结构，构建文本结构预测模型，并评估模型在不同结构类型上的表现，帮助用户实现自动论文结构分析和内容理解。
