科学文献摘要分类与交叉验证数据集ScientificLiteratureAbstractClassificationandCross-ValidationDataset-andrewshao05
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 科学文献, 摘要分析, 交叉验证, 自然语言处理, 机器学习, 数据标注, 学术研究
数据概述：
该数据集包含从科学文献中提取的摘要数据，记录了摘要文本及其对应的分类信息，并提供了交叉验证的划分方案。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推测为科学文献发表的时间范围。
地理范围：数据来源未明确限定，但涵盖了全球范围内的科学研究。
数据维度：包括以下字段：
id：摘要的唯一标识符。
url_legal：原文的法律链接。
license：版权许可信息。
excerpt：摘要文本内容。
target：摘要的分类标签。
standard_error：标准误差。
kfold：交叉验证的折数划分。
数据格式：CSV格式，文件名为train_folds.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的科学文献数据库或数据集，已进行数据清洗和标注。
该数据集适合用于文本分类、摘要分析等研究，以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于自然语言处理、文本挖掘、机器学习等领域的学术研究，如文本分类算法的比较、摘要内容分析、知识图谱构建等。
行业应用：可以为科研机构、信息服务公司等提供数据支持，尤其在学术文献检索、知识发现、智能推荐等方面。
决策支持：支持科研人员进行文献调研、快速了解研究进展，并辅助科研项目的选题和立项。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解文本分类、交叉验证等概念。
此数据集特别适合用于探索科学文献摘要的分类规律，评估不同分类模型的性能，并优化文本处理流程，从而提高信息检索和知识发现的效率。
