印尼期刊文本分类数据集IndonesianJournalTF-IDFNaiveBayesClassifierDataset-eremje
数据来源：互联网公开数据
标签：印尼期刊， 文本分类， 数据集， TF-IDF， 朴素贝叶斯， 机器学习， 自然语言处理， 学术研究
数据概述：该数据集包含来自印尼期刊的文章数据，记录了文章的文本内容及分类标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了印尼多个地区的期刊内容。
数据维度：数据集包括文章的标题，摘要，全文内容及所属类别标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于印尼多个学术期刊的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于文本分类，自然语言处理和机器学习等领域的研究和应用，特别是在使用TF-IDF特征提取和朴素贝叶斯分类器进行文本分类任务中具有重要价值。
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，自然语言处理等学术研究，如文章主题识别，作者风格分析等。
行业应用：可以为新闻媒体，学术出版等行业提供数据支持，特别是在内容分类和信息检索方面。
决策支持：支持文本内容的自动分类和信息提取，帮助相关领域制定更好的信息管理与组织策略。
教育和培训：作为自然语言处理和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本分类和特征提取技术。
此数据集特别适合用于探索印尼期刊文章分类的规律与趋势，帮助用户实现自动分类，主题识别等目标，促进自然语言处理技术在实际应用中的进步。
