学术论文摘要多分类数据集AcademicPaperAbstractMulticlassClassificationDataset-wassim20008
数据来源：互联网公开数据
标签：论文摘要, 学术研究, 文本分类, 多标签分类, 自然语言处理, 机器学习, 学科分类, 数据标注
数据概述：
该数据集包含学术论文摘要，记录了论文的摘要内容及其所属的多个学科分类标签。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：数据未限定地域，摘要内容涵盖全球范围内的学术研究成果。
数据维度：包括“ID”（论文唯一标识符），“Abstract”（论文摘要文本），以及多个学科分类标签，如“CS”（计算机科学）、“ECE”（电子与计算机工程）、“Psychology”（心理学）、“MAE”（机械与航空工程）、“Civil”（土木工程）、“Medical”（医学）、“biochemistry”（生物化学）等。每个学科标签的取值为0或1，表示该论文是否属于该学科。
数据格式：CSV格式，文件名为Data_final_multiclass_csv.csv，便于文本处理和多标签分类任务。
该数据集特别适用于学术论文的自动分类、摘要分析、以及文本挖掘等研究。
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：适用于自然语言处理、文本挖掘、机器学习等领域的学术研究，例如论文摘要的自动分类、关键词提取、主题建模等。
行业应用：可以为学术出版平台、科研搜索引擎、文献管理系统等提供数据支持，例如论文推荐、学术知识图谱构建等。
决策支持：支持科研机构和高校进行学科发展趋势分析、科研项目管理等。
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理解多标签分类问题，并实践文本分析方法。
此数据集特别适合用于探索学术论文摘要与学科标签之间的关联，帮助用户构建多标签分类模型，实现论文的自动分类和检索，提升科研效率。
