arXiv多类别分类数据集2021年ArXivMulticlassClassificationDataset2021-mahdahmed
数据来源：互联网公开数据
标签：arXiv, 数据集, 多类别分类, 机器学习, 论文分类, 学术研究, 文献分析, 科技领域
数据概述：该数据集包含来自arXiv的学术论文数据，记录了不同领域的学术论文的摘要及其所属的多个类别标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2021年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内提交到arXiv的学术论文。
数据维度：数据集包括论文的标题、摘要以及多个类别标签，涵盖物理、数学、计算机科学、生命科学等多个领域。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于arXiv的公开数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于学术研究、机器学习和文献分析等领域，特别是在多类别分类、文本挖掘和自然语言处理等技术任务中具有重要应用价值。
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：适用于学术研究领域，如论文分类、多类别分析、主题识别等。
行业应用：可以为科研机构、图书馆和出版公司提供数据支持，特别是在学术论文的分类和检索方面。
决策支持：支持学术资源的管理和优化，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。
教育和培训：作为学术研究、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解多类别分类、文本挖掘等技术。
此数据集特别适合用于探索学术论文的分类规律与趋势，帮助用户实现论文的自动分类和主题识别，提升学术资源管理的效率和准确性。
