论文相似度检测数据集EssaySimilarityDatasetUsingLLM-premiugv
数据来源：互联网公开数据
标签：自然语言处理，文本相似度，数据集，机器学习，学术论文，文本分析，人工智能，教育技术
数据概述： 该数据集包含使用大型语言模型（LLM）进行论文相似度检测的详细数据，记录了多篇学术论文之间的相似度分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2023年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内多个学术机构和出版商的论文。
数据维度：数据集包括论文的标题，摘要，关键词，相似度分数，相似度类别（如高相似度，中相似度，低相似度）等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个学术数据库和期刊的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于自然语言处理，文本相似度分析和机器学习等领域的研究和应用，特别是在论文查重，学术不端检测等任务中具有重要价值。
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：适用于学术论文相似度分析，学术不端检测等研究，如论文查重系统的开发，学术诚信研究等。
行业应用：可以为学术出版，教育机构等提供数据支持，特别是在论文查重，学术评审等方面。
决策支持：支持学术出版和教育的决策制定，帮助机构制定更好的学术诚信政策和评审标准。
教育和培训：作为自然语言处理和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本相似度和学术不端检测技术。
此数据集特别适合用于探索学术论文的相似度特征和规律，帮助用户实现准确的相似度检测，优化学术评审和查重系统，提高学术研究的诚信度和质量。
