论文摘要主题分类数据集PaperAbstractTopicClassification-ayeshazubair03
数据来源：互联网公开数据
标签：论文摘要, 文本分类, 学科分类, 机器学习, 自然语言处理, 学术研究, 数据标注, 论文分析
数据概述：
该数据集包含来自学术论文的摘要信息，记录了论文的标题、摘要内容及其所属的学科分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态学术语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但摘要内容涵盖了多个学科领域，具有广泛的学术代表性。
数据维度：包括“ID”（论文唯一标识符）、“TITLE”（论文标题）、“ABSTRACT”（论文摘要）以及多个学科分类标签（Computer Science, Physics, Mathematics, Statistics, Quantitative Biology, Quantitative Finance）。
数据格式：CSV格式，包含Train_Sample.csv和Test_Sample.csv两个文件，便于文本处理和分类模型构建。
来源信息：数据来源于学术论文，已进行结构化处理，方便进行文本分析和分类任务。
该数据集适合用于自然语言处理、文本分类、机器学习等领域的研究与应用。
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，如论文主题分类、摘要生成、学术搜索等。
行业应用：可以为学术出版、知识管理、信息检索等行业提供数据支持，尤其在论文推荐、学术情报分析等领域。
决策支持：支持科研机构和学术期刊进行论文管理和主题分析，帮助优化研究方向和资源配置。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、文本分类等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用文本分类技术。
此数据集特别适合用于探索论文摘要与学科分类之间的关系，帮助用户构建文本分类模型，实现论文主题的自动识别与归类。
