学术论文摘要分类数据集AcademicPaperAbstractClassification-gamingnation
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, 多分类, 论文分类, 科学文献
数据概述：
该数据集包含来自学术论文的摘要数据，记录了论文的摘要内容及其对应的学科分类信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为用于静态文本分类研究的语料库。
地理范围：数据来源未明确地域限制，通常涵盖全球范围内的学术论文。
数据维度：数据集包含以下字段：
Unnamed: 0：原始数据索引列。
id：论文唯一标识符。
abstract：论文摘要文本。
category：论文所属的学科分类（如cond-mat-mes-hall, math-NT等）。
category_num：论文所属的学科分类的数值编码。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和valid.csv两个文件，其中train.csv用于训练模型，valid.csv用于模型验证。
来源信息：数据来源于学术论文数据库，已进行初步的数据清洗和结构化处理。
该数据集适合用于自然语言处理、文本分类、信息检索等研究领域，以及构建多分类模型、进行论文推荐等技术应用。
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：适用于学术论文摘要的分类、主题分析、文本挖掘等研究，例如，基于摘要内容的学科分类预测、关键词提取、学术趋势分析等。
行业应用：可用于学术搜索引擎、论文推荐系统、科研管理平台等，以提升信息检索的效率和精准度。
决策支持：支持学术机构、科研团队进行研究方向的规划、学术资源的管理和评估。
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集，帮助学生掌握文本分类、特征工程、模型训练等技能。
此数据集特别适合用于探索论文摘要与学科分类之间的内在联系，提升文本分类模型的准确性和泛化能力，从而实现对学术文献的有效管理和利用。
