学术论文摘要分类数据集AcademicPaperAbstractCategorization-alerti
数据来源：互联网公开数据
标签：学术论文, 摘要, 文本分类, arXiv, 机器学习, 自然语言处理, 学术研究, 论文分类
数据概述：
该数据集包含来自arXiv预印本服务器的学术论文摘要数据，记录了论文的标题、摘要信息以及分类标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一个静态的论文摘要集合。
地理范围：数据来源于arXiv，涵盖了全球范围内的学术研究。
数据维度：数据集包括“id”（论文唯一标识）、“title”（论文标题）、“comments”（补充说明）、“journal-ref”（期刊引用信息）和“categories”（论文分类标签）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为arxiv-filterred (1).csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于arXiv预印本服务器，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于文本分类、信息检索、自然语言处理等领域的研究与应用。
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、机器学习、文本挖掘等领域的学术研究，如论文摘要的自动分类、关键词提取、主题建模等。
行业应用：可以应用于学术搜索引擎、论文推荐系统、科研情报分析平台等，提升信息检索的效率和准确性。
决策支持：支持科研机构和学术出版商进行论文管理、学科发展趋势分析等。
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掌握文本分类、信息提取等技能。
此数据集特别适合用于探索学术论文的文本特征与分类标签之间的关系，帮助用户构建高效的论文分类模型，实现学术信息的快速检索与分析。
