arXiv论文摘要及分类数据集DF-arXivResampledDataset-martabrasola
数据来源：互联网公开数据
标签：学术论文，数据集，文本分析，机器学习，自然语言处理，论文分类，arXiv，深度学习
数据概述： 该数据集包含来自arXiv预印本服务器的学术论文摘要及分类信息，专注于为文本分析和机器学习任务提供数据支持。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从arXiv服务器开放至今，涵盖了大量不同年份的论文。
地理范围：数据来源于arXiv预印本服务器，涵盖全球范围内的学术研究。
数据维度：数据集包括论文的标题，摘要，作者，发表日期，所属分类等信息。
数据格式：数据提供为CSV或JSON格式，方便进行文本分析和数据处理。
来源信息：数据来源于arXiv预印本服务器，已进行抽取和清洗，并可能进行过采样等处理。
该数据集适合用于自然语言处理，文本分类，信息检索，机器学习等领域的研究和应用，特别是在学术论文分析，主题建模，论文推荐等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：适用于学术论文的文本分析，主题建模，情感分析等研究，如论文摘要的关键词提取，主题演变分析等。
行业应用：可以为学术搜索引擎，论文推荐系统，科研情报分析等行业提供数据支持。
决策支持：支持科研机构，学术出版商的决策制定，如学术趋势分析，科研方向预测等。
教育和培训：作为自然语言处理，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本分析，分类等技术。
此数据集特别适合用于探索学术论文的文本特征与主题分布，帮助用户实现论文分类，主题识别，趋势分析等目标，为学术研究和科研管理提供数据支持。
