学术论文摘要分析数据集AcademicPaperAbstractAnalysis-apoorv123zex
数据来源：互联网公开数据
标签：学术论文, 摘要, 自然语言处理, 文本分析, 学科分类, 关键词, arXiv, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自arXiv（预印本服务器）的学术论文摘要数据，记录了论文的标题、摘要、学科分类、关键词和来源信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态学术文献摘要集合。
地理范围：数据来源于arXiv，覆盖全球范围内的学术研究。
数据维度：包括“Title”（论文标题）、“Abstract”（论文摘要）、“Disciplines”（学科分类）、“Keywords”（关键词）和“Source”（来源）等字段，用于文本分析和信息检索。
数据格式：CSV格式，文件名为merged_df.csv，便于文本处理和数据分析。
该数据集适用于学术论文摘要的文本分析、学科分类、关键词提取和信息检索等任务。
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、信息检索等领域的学术研究，如论文摘要的语义分析、关键词推荐、学科分类模型构建等。
行业应用：为学术搜索引擎、文献管理系统和科研情报分析平台提供数据支持，尤其在学术论文的自动分类、摘要生成和个性化推荐方面具备实用价值。
决策支持：支持科研机构和学术出版商的论文质量评估、研究趋势分析和学术资源管理。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘等课程的实训数据，帮助学生和研究人员熟悉学术论文数据，提升文本分析能力。
此数据集特别适合用于探索学术论文摘要的语义特征，构建学科分类模型，以及进行关键词提取和信息检索的研究，帮助用户实现学术研究和信息服务的优化。
