专利文本语义关联分析数据集PatentTextSemanticAssociationAnalysis-hakase1
数据来源：互联网公开数据
标签：专利, 文本分析, 语义关联, 文本挖掘, 机器学习, 专利分类, 文本相似度, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自专利文献的数据，记录了锚文本（anchor）、目标文本（target）、上下文文本（context）以及它们之间的关联关系。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集。
地理范围：数据来源于全球范围内的专利文献。
数据维度：数据集包含以下字段：id（唯一标识符）、anchor（锚文本）、target（目标文本）、context（上下文文本，通常指专利分类号或相关技术领域）、score（关联评分）、code、title（专利标题）、section（专利所属技术领域大类）、class（专利分类号）、subclass、group、main_group、fold。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，例如df_train_anchor.csv等，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于专利数据库，已进行结构化处理，方便进行语义关联分析。
该数据集适合用于文本挖掘、自然语言处理和机器学习等领域的研究。
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：适用于专利文献的语义分析、文本相似度计算、专利分类等方面的学术研究。
行业应用：可用于构建专利检索系统、技术趋势分析、竞争情报分析等。
决策支持：支持技术研发方向的规划、专利申请策略的制定以及技术转移的决策。
教育和培训：作为文本分析、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解专利文本的特点和应用。
此数据集特别适合用于探索专利文本之间的语义关联，构建专利文本之间的知识图谱，从而实现技术领域的深入理解和应用。
