学术论文摘要分类数据集AcademicPaperAbstractCategorization-avanishgadhikar

数据来源：互联网公开数据

标签：学术论文, 摘要, 分类, 自然语言处理, 文本挖掘, 机器学习, 论文推荐, arXiv

数据概述：该数据集包含来自arXiv预印本平台发布的学术论文摘要，旨在用于文本分类任务。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。地理范围：数据来源于arXiv平台，覆盖全球范围内的学术研究。数据维度：数据集包含两类CSV文件：Processed_Data.csv和Purest_Data.csv。Processed_Data.csv包含论文的ID、标题、摘要、类别以及与特定学科相关的二元分类标签（如cs.AI, cs.CL等）。Purest_Data.csv包含论文的ID、文本内容和标签。数据格式：CSV格式，其中Processed_Data.csv 包含结构化文本数据和类别标签，Purest_Data.csv 包含文本内容和标签，便于分析。来源信息：数据来源于arXiv预印本平台，已进行清洗和结构化处理。该数据集适合用于自然语言处理、机器学习以及文本分类等领域的研究。

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：适用于学术论文摘要的分类、主题建模、关键词提取等研究，以及在自然语言处理和机器学习交叉领域的学术探索。行业应用：可用于构建论文推荐系统、学术搜索引擎、科研趋势分析工具，并支持学术出版机构的内容管理。决策支持：支持科研人员快速了解特定领域的研究进展，辅助科研选题与方向选择。教育和培训：可作为自然语言处理、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生理解文本分类、特征工程等技术。此数据集特别适合用于探索学术论文摘要的文本特征与类别之间的关系，帮助用户实现论文的自动分类、主题识别和个性化推荐等目标。