学术论文论证结构分析数据集_Academic_Paper_Argumentation_Structure_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分析, 自然语言处理, 论文写作, 论证结构, 观点识别, 文本标注, 机器学习, 深度学习
数据概述：
该数据集包含用于学术论文论证结构分析的数据，记录了论文中不同论证成分的类型与预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态语料数据集。
地理范围：数据涵盖学术论文写作领域，不限定具体地理位置。
数据维度：主要包括两份CSV文件，gt_df_fold_3.csv 包含真实标注的论证结构信息，pred_df_fold_3.csv 包含模型预测的论证结构信息。CSV 文件中包含以下字段：id（论文片段唯一标识符），discourse_type（论证类型，如 Position, Evidence, Claim 等），predictionstring（预测的文本片段在原文中的起始和结束位置），fold（交叉验证折数）。此外，还包括用于模型训练的配置文件、词汇表、模型权重等文件。
数据格式：主要为 CSV 格式，部分文件为 JSON、TXT 和 BIN 格式，用于存储模型配置、词汇表和模型参数。
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、文本挖掘和论文写作辅助等领域的学术研究，如论证结构识别、观点挖掘、写作质量评估等。
行业应用：可以为教育科技行业提供数据支持，尤其适用于智能写作助手、论文查重系统、学术文献分析工具等。
决策支持：支持学术机构和研究人员进行论文写作指导、论证结构评估和学术研究趋势分析。
教育和培训：作为自然语言处理、文本分析和论文写作课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解论证结构、训练模型和提升写作能力。
此数据集特别适合用于探索学术论文的论证结构，评估不同论证成分的识别效果，以及开发自动化的论文分析工具，帮助用户提升论文写作质量和学术研究效率。
