学术论文摘要分类数据集_Academic_Paper_Abstract_Classification
数据来源：互联网公开数据
标签：论文摘要, 文本分类, 自然语言处理, 学术研究, 机器学习, 论文分类, 语料库, 科研
数据概述：
该数据集包含来自arXiv的学术论文摘要，记录了论文的摘要内容及其对应的类别信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为arXiv平台收录论文的静态摘要集合。
地理范围：数据来源于arXiv平台，涵盖全球范围内的学术研究成果。
数据维度：数据集包括以下字段：
categories：论文原始的arXiv分类标签。
abstract：论文摘要文本。
category：简化的论文分类标签。
mapped_categories：分类标签的详细描述。
labels：二元分类标签（0或1，具体分类标准未明确，可能与论文主题或研究方向相关）。
数据格式：CSV格式，文件名为df.csv，方便进行文本处理和分析。
来源信息：数据来源于arXiv平台，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于文本分类、自然语言处理和机器学习等领域的研究。
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、信息检索等领域的学术研究，如论文摘要自动分类、主题模型构建、语义相似度分析等。
行业应用：可以为学术搜索引擎、文献推荐系统、科研情报分析平台等提供数据支持，尤其是在论文分类、内容推荐、趋势分析等方面。
决策支持：支持科研管理部门和学术机构进行科研方向的分析、评估和决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本分类和论文分析。
此数据集特别适合用于探索论文摘要的文本特征与分类标签之间的关系，帮助用户实现论文自动分类、构建智能文献管理系统等目标。
