专利文本关键词相关性评估数据集PatentTextKeywordRelevanceEvaluationDataset-abhishek
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, 文本匹配, 交叉验证, 机器学习, 文本分析
数据概述：
该数据集包含来自专利文献的关键词相关性评估数据，记录了关键词对之间的关联程度，用于训练和评估文本匹配模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源于全球范围内的专利文献，涵盖广泛的技术领域。
数据维度：包括以下字段：
id：唯一标识符，用于区分不同的数据样本。
anchor：锚文本，作为关键词对中的一个关键词。
target：目标文本，作为关键词对中的另一个关键词。
context：上下文信息，通常是专利的分类号或其他相关信息。
score：相关性评分，表示锚文本和目标文本之间的关联程度，以数值形式给出。
kfold：交叉验证折数，用于模型训练和评估。
数据格式：CSV格式，文件名为 train_foldscsv，便于数据处理和模型训练。
该数据集适用于关键词相关性分析、文本匹配、信息检索等任务，在专利分析、技术趋势预测等领域具有应用价值。
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：适用于自然语言处理、信息检索等领域的学术研究，如关键词关联分析、文本语义相似度计算、专利分类等。
行业应用：为知识产权、专利检索、技术情报分析等行业提供数据支持，尤其适用于专利文献的自动化分析与检索。
决策支持：支持企业进行技术研发方向的规划、竞争对手的分析以及技术趋势的预测。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解文本匹配模型，提升实践技能。
此数据集特别适合用于探索关键词之间的内在联系，评估不同关键词组合在特定技术领域的应用价值，从而辅助用户进行技术情报分析和决策支持。
