论文摘要向量化表示数据集PaperAbstractVectorization-leijiang1
数据来源：互联网公开数据
标签：论文摘要, 文本向量化, 机器学习, 自然语言处理, 语义分析, 向量空间模型, 数据集, 文本相似度
数据概述：
该数据集包含论文的摘要信息，并将其转化为向量形式。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了学术论文的通用内容。
数据维度：数据集包括“title”（论文标题）、“abstract”（论文摘要）以及128维的向量数据（字段0-127），这些向量是对摘要文本的数值化表示。
数据格式：CSV格式，文件名为HoldOut388_512vectors2WithTitles.csv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于学术论文，经过了文本预处理和向量化转换。
该数据集适合用于自然语言处理、文本挖掘和机器学习领域的研究。
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：适用于文本相似度计算、论文推荐系统、学术文献检索等研究方向。
行业应用：可应用于学术搜索引擎、知识图谱构建、智能摘要生成等领域。
决策支持：支持学术机构的科研成果分析、学科发展趋势预测等。
教育和培训：可作为自然语言处理、机器学习课程的实训数据，帮助学生理解文本向量化和语义分析。
此数据集特别适合用于探索论文摘要的语义特征，并用于构建文本分类、聚类和检索模型，以实现对学术文献的深入理解和应用。
