学术引用意图分类数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：学术引用,意图分类,科学文章,计算机科学,生物医学,生态学,数据挖掘,机器学习,文本分析,自然语言处理
数据概述：
本数据集来源于Huggingface Hub，包含从科学文章中提取的学术引用数据，并对引用意图进行了标记分类。数据集以易于理解的结构展示，包括引用文本、所在章节名称、引用标签、是否为核心引用等信息。涵盖多个领域，包括计算机科学、生物医学、生态学等，适用于多种研究和开发场景。
数据用途概述：
该数据集适用于学术引用意图的分类研究、学术文献搜索引擎开发、引用预测算法设计、文献数据分析和总结系统的构建等。通过分析引用意图，可以提高学术研究的效率和准确性，帮助研究人员、开发人员和学者更好地理解和利用学术文献。
举例：
该数据集包含三个CSV文件，分别是train.csv、test.csv和validation.csv，每种文件包含训练、测试和验证用的引用数据。引用数据中的字段包括引用的文本、所在章节名称、引用标签、是否为核心引用、引用开始和结束位置索引、引用来源等。例如，引用文本字段string提供了引用的具体内容，sectionName字段标识引用所在的章节（如引言、摘要等），label字段提供了引用的意图标签（如背景信息、方法、结果等），citeStart和citeEnd字段提供了引用在文本中的起始和结束位置索引等。这些字段可以帮助研究者提取引用的具体信息、识别引用之间的关系、验证文献的准确性等。
