专利文本匹配相似度分析数据集PatentTextMatchingSimilarityAnalysis-andydragon
数据来源：互联网公开数据
标签：专利, 文本匹配, 相似度, 自然语言处理, 语义分析, 专利检索, 机器学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自美国专利申请文本的数据，旨在研究专利文本中短语之间的相似度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本数据。
地理范围：数据来源于美国专利申请。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
id：每个匹配对的唯一标识符。
anchor：锚文本，即专利文本中的一个短语。
target：目标文本，即与锚文本进行比较的另一个短语。
context：锚文本和目标文本出现的专利技术领域或背景信息。
score：表示目标文本与锚文本之间的相似度评分（仅在训练集中提供）。
数据格式：CSV格式，包含test.csv、train.csv和sample_submission.csv三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，用于促进专利文本匹配相关的研究。
该数据集特别适用于自然语言处理、文本相似度计算、专利检索和信息抽取等研究。
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：适用于自然语言处理、文本挖掘等领域的学术研究，例如语义相似度计算、文本匹配算法的开发和评估等。
行业应用：为专利检索系统、知识产权管理平台提供数据支持，提升检索准确性和效率。
决策支持：支持专利审查员快速评估专利申请的 novelty 和 inventiveness。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实践数据集，帮助学生理解文本匹配和相似度计算的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索专利文本中短语之间的关联性，帮助用户构建和优化文本匹配模型，从而提升专利检索的效率和准确性。
