研究文章主题建模数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：主题建模,机器学习,研究文章,分类任务,计算机科学,物理学,数学,统计学,定量生物学,定量金融
数据概述：
本数据集用于研究文章的主题建模任务，包含训练集（train.csv）和测试集（test.csv）。训练集包含ID、标题、摘要以及六个研究领域的主题标签（计算机科学、物理学、数学、统计学、定量生物学、定量金融），每个标签以1/0表示文章是否属于该主题。测试集包含ID、标题和摘要，供模型进行主题预测。数据集旨在帮助研究人员和开发者训练分类模型，实现对研究文章主题的自动识别。
数据用途概述：
该数据集适用于多种场景，包括但不限于：
1. 机器学习模型训练，特别是多标签分类任务。
2. 研究文章主题识别和推荐系统的开发。
3. 科学文献分类和信息检索优化。
4. 教育和研究用途，用于机器学习算法的实验和验证。
数据集的评估指标采用微F1分数，适用于衡量模型在多标签分类任务中的表现。测试集数据分为公共部分（40%）和私有部分（60%），便于参赛者在比赛过程中验证模型性能并最终提交代码和结果。
