数据集概述
该数据集包含用于分析生物研究论文语篇片段类型预测的Jupyter Notebook代码文件，基于A. de Waard提供的数据展开实验与分析，聚焦机器学习方法优化，涉及动词时态实验、类别平衡及特征选择等内容。
文件详解
- SD-SAVE SDT verb tense experiment.ipynb：Jupyter Notebook格式，可能包含针对生物研究论文语篇片段类型预测的动词时态相关实验代码
- SD-SAVE SDT class balance and feature selection.ipynb：Jupyter Notebook格式，可能包含语篇片段类型预测任务中的类别平衡处理与特征选择相关分析代码
数据来源
A. de Waard（数据来源链接：http://dx.doi.org/10.17632/4bh33fdx4v.3）
适用场景
- 自然语言处理研究：分析生物医学文本语篇结构的机器学习方法优化
- 计算语言学应用：生物研究论文语篇片段类型自动识别模型开发
- 文本挖掘实践：学术论文语篇特征提取与分类任务的技术验证
- 机器学习实验复现：语篇预测任务中类别平衡、特征选择策略的效果验证
