学术论文摘要分类数据集AcademicPaperAbstractClassification-nerdydhavak
数据来源：互联网公开数据
标签：论文摘要, 文本分类, 学术研究, 自然语言处理, 机器学习, 科研, 计算机科学, 数学
数据概述：
该数据集包含来自学术论文的摘要信息，记录了论文的标题、摘要以及所属学科分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了多个学科领域，具有全球学术研究的代表性。
数据维度：数据集包含“ID”（论文唯一标识符）、“TITLE”（论文标题）、“ABSTRACT”（论文摘要）以及多个学科分类标签（如“Computer Science”、“Physics”、“Mathematics”等）。
数据格式：CSV格式，共包含三个文件：sample.csv、test_aug_with_latex_tags.csv和train_aug_with_latex_tags.csv，其中train_aug_with_latex_tags.csv包含完整的标题、摘要及学科分类信息，test_aug_with_latex_tags.csv用于测试，sample.csv包含ID和学科分类信息，用于提交预测结果。数据已进行初步处理，可能包含Latex标签。
该数据集适合用于文本分类、摘要分析、学术领域信息检索等研究。
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、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、主题模型构建等。
行业应用：为科研机构、学术搜索引擎、知识管理系统提供数据支持，可用于提升论文推荐、学术情报分析等服务的质量。
决策支持：支持科研项目立项、研究方向选择、学科交叉研究等方面的决策。
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文本分类、特征提取等技术。
此数据集特别适合用于探索学术论文摘要的语义特征与学科分类之间的关系，帮助用户构建文本分类模型，实现论文的自动归类与检索。
