ICLR论文与评审数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：ICLR,机器学习,深度学习,论文评审,学术研究,开放科学
数据概述：
本数据集收录了2018年至2023年间国际学习表征会议（ICLR）的论文链接、论文元数据及同行评审信息。数据集包含以下三类文件：
1. iclr_{year}_links.csv：存储论文的唯一标识符及其在OpenReview平台上的链接。
2. iclr_{year}_papers.csv：包含论文的唯一标识符、标题及其在OpenReview上的论坛标识符。
3. iclr_{year}_reviews.csv：提供论文的评审信息，包括论坛标识符、评审内容类型（如标题、评论、决策、评分）及相应文本内容。
数据用途概述：
该数据集适用于对机器学习与深度学习领域学术研究的分析，可支持以下应用场景：
1. 研究论文评审过程及其影响因素，探索学术评价机制。
2. 分析论文质量与评审结果的关系，评估同行评审的客观性与一致性。
3. 探索学术趋势，识别研究热点与发展方向。
4. 开发工具或算法，用于自动化论文推荐、评审质量评估等。
该数据集为学术研究者、期刊编辑及政策制定者提供了宝贵的研究资源，同时也适合用于教学与培训，帮助学生理解学术评审流程与学术生态。
