学术论文数据集标题生成与标注数据集_Academic_Paper_Dataset_Title_Generation_and_Labeling
数据来源：互联网公开数据
标签：学术论文, 标题生成, 数据集标注, 文本摘要, 自然语言处理, 机器学习, 命名实体识别, 文本匹配
数据概述：
该数据集包含来自学术论文的数据，记录了论文标题、数据集标题、数据集标签以及经过清洗的标签，主要用于训练和评估文本生成和文本匹配模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了多个研究领域和数据集，具有一定的通用性。
数据维度：数据集包含以下字段：Id（唯一标识符），pub_title（论文标题），dataset_title（数据集标题），dataset_label（数据集标签），cleaned_label（清洗后的数据集标签）。
数据格式：CSV格式，文件名为maaz_final_csv_14316.csv，便于文本处理和模型训练。此外，还包含用于模型训练的配置文件、模型权重等文件，例如config.json, pytorch_model.bin等。
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、文本挖掘和机器学习领域的学术研究，如论文标题生成、数据集标题识别、文本摘要等。
行业应用：可以为科研机构、学术出版商等提供数据支持，特别是在论文推荐、文献检索、知识图谱构建等方面。
决策支持：支持学术文献管理系统、科研项目管理系统的功能优化，提升信息检索的准确性和效率。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解文本处理和模型构建。
此数据集特别适合用于探索论文标题与数据集信息的关联，帮助用户构建文本生成模型、提升信息检索的准确性，并实现学术文献的自动化管理。
