科研论文主题分类数据集-计算机科学-物理-数学-统计学-生物学-金融学-vetrirah

科研论文主题分类数据集-计算机科学-物理-数学-统计学-生物学-金融学-vetrirah 数据来源：互联网公开数据 标签：科研论文,主题模型,自然语言处理,文本分类,机器学习,计算机科学,物理学,数学,统计学,生物学,金融学 数据概述： 本数据集旨在为科研论文进行主题分类，以提升论文的检索和推荐效率。数据集包含一系列科研论文的标题和摘要，这些论文涵盖了广泛的学科领域。具体来说，数据集中的论文来源于以下六个主题：计算机科学、物理学、数学、统计学、定量生物学和量化金融学。每个论文可能涉及一个或多个主题。 数据用途概述： 该数据集主要用于训练和评估主题模型，特别是针对科研论文的文本分类任务。研究人员可以使用该数据集开发和测试各种自然语言处理技术，如词嵌入、主题建模算法（如LDA、NMF等）以及深度学习模型，以预测给定论文的主题。此外，该数据集也可用于构建科研论文推荐系统，帮助研究人员更有效地发现相关文献。