教育研究论文引用数据集_Education_Research_Paper_Citation_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：论文引用, 教育研究, 自然语言处理, 文本分析, 文本匹配, 数据标注, 机器学习, 知识图谱
数据概述：
该数据集包含来自学术论文的数据，记录了论文标题、数据集标题、文本内容及其之间的关联关系，用于研究论文引用和文本分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据覆盖范围不明确，但数据内容涉及教育研究领域，可能来源于全球范围内的学术文献。
数据维度：包括“id”（唯一标识符）、“section_id”（段落标识）、“pub_title”（论文标题）、“dataset_title”（数据集标题）、“dataset_label”（数据集标签）、“cleaned_label”（清洗后的数据集标签）、“text”（原始文本内容）、“cleaned_text”（清洗后的文本内容）、“label_found”（标签是否找到）和“length”（文本长度）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为df_train.csv，便于文本处理和模型训练。同时包含.pt格式的预训练模型文件，用于加速文本分析。
该数据集适合用于教育研究领域的文本挖掘、论文引用关系分析、数据集与论文内容的关联分析等任务。
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：适用于教育研究、自然语言处理和信息检索交叉领域的学术研究，如论文引用分析、数据集推荐、文本摘要、知识图谱构建等。
行业应用：为学术出版行业提供数据支持，尤其适用于学术搜索引擎、论文推荐系统、学术论文知识图谱构建等。
决策支持：支持教育研究机构和政策制定者进行文献综述、趋势分析，辅助科研决策。
教育和培训：作为自然语言处理、信息检索、文本挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解论文引用关系和文本分析方法。
此数据集特别适合用于探索论文标题、数据集标题与文本内容之间的关联关系，帮助用户实现信息检索优化、构建论文推荐系统、提升研究效率等目标。
