arXiv多分类数据集arXivMulticlassDataset-mahdmedsuccour
数据来源：互联网公开数据
标签：学术研究，机器学习，数据集，文本分类，自然语言处理，分类算法，学术论文，信息检索
数据概述： 该数据集来源于arXiv（预印本论文库），包含了大量学术论文的文本数据，旨在用于多分类任务。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：数据涵盖了全球范围内的学术研究，主要来源于arXiv平台上的公开论文。
数据维度：数据集包括论文的标题、摘要、关键词以及所属的学科类别，涵盖多个学科领域，如计算机科学、物理、数学、生物等。每篇论文均标注有一个或多个类别标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行文本处理和分析。
来源信息：数据来源于arXiv平台的公开数据，已进行标准化和清洗，确保数据质量和一致性。
该数据集适合用于文本分类、机器学习及自然语言处理等领域的学术研究和应用，特别是在学术论文分类、主题建模等技术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：适用于学术文本分类、主题建模及学科趋势分析等研究，如学术论文的分类算法研究、学科领域分布研究等。
行业应用：可以为学术出版、科研机构提供数据支持，特别是在学术论文的分类管理、检索优化等方面。
决策支持：支持学术论文的分类管理和研究方向的策略优化，帮助科研人员制定更精准的研究计划。
教育和培训：作为自然语言处理、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、主题建模等相关技术。
此数据集特别适合用于探索学术论文的分类特征与学科分布规律，帮助用户实现准确的文本分类，提升学术论文的检索和管理效率，为学术研究和信息检索提供数据支持。
