专利文本关键词相关性分析数据集PatentTextKeywordRelevanceAnalysis-bharadwajvedula
数据来源：互联网公开数据
标签：专利文本, 关键词, 相关性, 自然语言处理, 文本挖掘, 机器学习, 语义分析, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自专利文献的文本数据，记录了专利中的关键词及其相关性信息，用于分析关键词之间的语义关联程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态的专利文本数据集。
地理范围：数据来源于全球范围内的专利申请，未限定具体国家或地区。
数据维度：数据集包含多个字段，如：
id：专利文本的唯一标识符；
anchor：锚点关键词；
target：目标关键词；
context：关键词所在的上下文环境；
score：锚点关键词与目标关键词的相关性评分；
anchor_length：锚点关键词的长度；
context_text：关键词所在的完整上下文文本；
target_length：目标关键词的长度；
kfold：交叉验证的折数。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据处理和模型训练。
该数据集适用于自然语言处理领域的多种任务，特别是关键词提取、文本相似度计算和相关性分析。
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、信息检索和专利分析等领域的学术研究，例如专利文本关键词的语义分析、专利分类、技术趋势预测等。
行业应用：为知识产权行业提供数据支持，例如专利检索系统的优化、专利申请文件的撰写辅助、竞争情报分析等。
决策支持：支持企业在技术研发和市场战略制定方面的决策，例如识别新兴技术领域、评估技术竞争态势等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解文本数据分析和建模。
此数据集特别适合用于探索专利文本中关键词之间的内在联系，帮助用户构建关键词相关性模型、提升专利检索效率，并辅助进行技术领域的深入分析。
