学术论文摘要文本分类数据集AcademicPaperAbstractTextClassification-vanle73

数据来源：互联网公开数据

标签：文本分类, 学术论文, 摘要, 自然语言处理, 机器学习, 标签, 数据集, 研究

数据概述：该数据集包含来自学术论文的摘要文本，记录了论文摘要内容及其对应的分类信息。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态文本数据集。地理范围：数据来源于全球范围内的学术研究，涵盖不同学科领域。数据维度：数据集包括“Id”（论文唯一标识符）、“text”（论文摘要文本）、“cleaned_label”（清洗后的分类标签）、“contained_clean_label_count”（清洗后标签的计数）、“subset_num”（子集编号）等字段。数据格式：CSV格式，文件名为sube_all_data_1_3W_biadata_200.csv，便于文本分析和机器学习模型构建。数据来源：数据来源于学术论文摘要，已进行清洗和标注。该数据集适合用于文本分类、自然语言处理等相关研究。

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：适用于文本分类、主题建模、情感分析等学术研究，如学术论文分类、摘要关键词提取等。行业应用：可以为信息检索、知识管理等行业提供数据支持，特别是在学术文献管理、智能推荐等领域。决策支持：支持学术机构和研究人员进行文献检索和分析，辅助科研决策。教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解文本分类方法。此数据集特别适合用于探索学术论文摘要的文本特征，构建文本分类模型，并实现对学术文献的自动化分类和管理。