学术论文摘要分类数据集AcademicPaperAbstractClassification-soumyadeepsarkar12
数据来源：互联网公开数据
标签：论文分类, 文本摘要, 机器学习, 多标签分类, 自然语言处理, 学术研究, 文本挖掘, arXiv
数据概述：
该数据集包含来自arXiv.org的学术论文摘要，记录了论文的标题、摘要及所属类别。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集，反映了论文发表时的分类情况。
地理范围：数据来源于arXiv.org，涵盖全球学术研究成果。
数据维度：包括“Id”（论文唯一标识符）、“Title”（论文标题）、“Abstract”（论文摘要）和“Categories”（论文所属类别，多标签形式）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于文本处理和多标签分类建模。train.csv包含标题、摘要和类别信息，test.csv包含标题和摘要，sample_submission.csv提供了类别标签的提交格式。
来源信息：数据来源于arXiv.org，一个广泛使用的学术论文预印本平台。
该数据集适合用于文本分类、自然语言处理和机器学习任务。
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，例如论文分类、摘要生成、文本相似度分析等。
行业应用：可用于构建学术搜索引擎、论文推荐系统，以及辅助科研人员进行文献检索和阅读。
决策支持：支持科研机构和出版商进行学术趋势分析、学科发展预测等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习相关课程的实训数据集，帮助学生掌握文本分类技术。
此数据集特别适合用于探索文本摘要与学术类别之间的关联，以及构建多标签分类模型，从而提升论文的自动分类准确率。
