基因序列与学术论文向量化数据集GeneSequenceandAcademicPaperVectorizationDataset-leijiang1
数据来源：互联网公开数据
标签：基因序列, 学术论文, 文本向量化, 语义分析, 聚类分析, 生物信息学, 自然语言处理, 机器学习
数据概述：
该数据集包含经过处理的基因序列数据和相关的学术论文信息，并将其转化为向量形式，用于语义分析和相关性研究。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间跨度，可以视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理范围，但数据内容涉及生物学与医学领域，可能涵盖全球范围内的研究成果。
数据维度：数据集包含“title”（论文标题）、“abstract”（论文摘要）、“Group”（类别标签，可能代表基因序列的分类）以及128维的向量数据（0-127，代表论文和基因序列的向量化表示）。
数据格式：CSV格式，文件名为Train1941_512vectorsWithTitles.csv，方便数据分析和机器学习模型构建。
来源信息：数据来源于学术研究或公开的生物信息学数据库，经过了向量化处理，将文本信息转化为数值型向量。
该数据集适合用于生物信息学、自然语言处理以及机器学习等领域的研究。
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：适用于生物信息学、基因组学、医学文献分析等领域的学术研究，如基因序列与论文语义关联分析、论文聚类分析等。
行业应用：可以为生物技术公司、制药企业提供数据支持，用于药物研发、疾病诊断、文献检索等。
决策支持：支持科研人员进行文献综述、知识发现，辅助科研决策。
教育和培训：作为生物信息学、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生理解文本向量化、语义分析等技术在生物医学领域的应用。
此数据集特别适合用于探索基因序列与学术论文之间的内在联系，实现基于语义相似度的信息检索、分类和预测，从而推动生物医学领域的研究与发展。
