俄罗斯科学文章分类数据集-2011至2021年-ergkerg
数据来源：互联网公开数据
标签：俄科学文章,GRNTI分类,文本分析,主题分类,机器学习,教育研究,自然语言处理
数据概述：
本数据集收录了2,478篇俄语科学文章，来源于eLibrary.ru网站，分属62个GRNTI（State Rubricator of Scientific and Technical Information）顶级分类。这些文章涵盖了从自动化与计算机技术到物理学、哲学等多个学科领域的研究成果。数据集包括文章的PDF文件及对应转换后的TXT文本文件，并附有包含文章元数据的CSV文件，便于进一步的文本分析和分类研究。
数据用途概述：
该数据集适用于多个研究和应用领域，包括但不限于学术研究、教育、文本挖掘、机器学习模型训练等。研究人员可以利用该数据集进行主题分类、文献相似性分析、关键词提取等工作；教育者可以将其用作教学资源，帮助学生理解和掌握科学研究方法；文本挖掘和自然语言处理领域的从业者则可通过该数据集提升算法性能，优化信息检索系统。
数据集中的文章主要包含以下字段：
- Field1：文章标题
- Field2：作者全名
- Field3_text：发表期刊名称
- Field3_link：eLibrary.ru上的文章链接
- Field4：期刊期号信息
关于数据集的不足之处：
1. 部分文章可能被错误地分类到单一的GRNTI分类中，这可能导致某些分类准确性指标下降。例如，历史领域的文章有时被错误地分类到宗教领域。
2. PDF转TXT过程中可能会出现一些转换错误，如文字识别不准确或符号错误，需要在数据预处理阶段进行相应处理。
3. 各类别之间的样本数量不平衡，某些类别如“物理”相较于“宗教”类别的文章数量更多，这可能影响模型的泛化性能。
4. 部分类别存在重叠或交叉现象，这可能导致模型难以区分某些相似但又不完全相同的主题类别。
改进建议：
1. 选择更明确且具有较少交叉的GRNTI分类，以减少分类误差。
2. 采用更先进的OCR技术提高PDF到TXT转换的准确性，减少数据噪声。
3. 平衡各类别样本数量，确保模型能够获得充分且均衡的训练数据。
数据集中的所有文章均可从eLibrary.ru网站免费下载，适用于自由研究和学习。本数据集发布的主要原因是目前互联网上缺乏类似大规模、多类别的俄语科学文章数据集，且eLibrary.ru未提供方便的批量下载工具，因此通过手动下载收集并整理了这些数据。
