论文摘要生成模型训练数据集PaperAbstractGenerationModelTrainingData-pavankandru
数据来源：互联网公开数据
标签：论文摘要, 自然语言处理, 文本摘要, 机器学习, 语义分析, 语料库, 文本生成, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自学术论文的输入文本、摘要和预测结果，用于训练和评估文本摘要模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态语料库。
地理范围：数据来源于全球范围内的学术论文。
数据维度：数据集包括“inputs”（论文原文输入）、“summaries”（人工生成的摘要）和“predictions”（模型预测的摘要）三个主要字段。
数据格式：CSV格式，文件名为extractive_otp.csv，方便文本处理和模型训练。
来源信息：数据来源于学术研究，旨在为文本摘要任务提供训练和评估数据。
该数据集适合用于自然语言处理领域的文本摘要模型训练和评估，特别是针对学术论文摘要生成任务。
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：适用于自然语言处理、文本生成领域的学术研究，如摘要生成算法的改进、不同模型性能的比较分析等。
行业应用：可用于开发学术论文摘要自动生成工具，提高信息检索效率，辅助科研人员快速了解论文内容。
决策支持：为学术出版机构提供数据支持，优化论文摘要的撰写规范和流程。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的教学案例，帮助学生理解文本摘要技术，进行实践操作。
此数据集特别适合用于研究和开发自动摘要生成系统，帮助用户实现快速获取论文核心内容、提高信息检索效率的目标。
