专利技术文本相关性分析数据集PatentTechnologyTextRelevanceAnalysis-millerrfu
数据来源：互联网公开数据
标签：专利文本, 文本相关性, 自然语言处理, 语义分析, 机器学习, 文本匹配, 专利检索, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自专利文献的文本数据，记录了专利文本之间以及专利文本与上下文信息之间的相关性。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：数据来源于全球专利数据库，覆盖范围广泛。
数据维度：包括专利ID（id）、锚文本（anchor）、目标文本（target）、上下文信息（context）、相关性评分（score）、上下文文本（context_text）、组合文本（text）、评分映射（score_map）和折叠信息（fold）等字段。
数据格式：CSV格式，其中train5foldscsv文件包含了结构化数据，便于进行文本分析和模型训练。
来源信息：数据源自对专利文献的分析和整理，已进行结构化处理，方便进一步的分析和应用。
该数据集适用于自然语言处理、文本挖掘、信息检索等领域的研究和应用。
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：适用于文本相关性分析、语义相似度计算等方面的学术研究，如专利文本的自动分类、专利检索系统的优化等。
行业应用：为知识产权行业提供数据支持，尤其适用于专利文献的智能检索、专利侵权分析、技术趋势预测等应用。
决策支持：支持企业在技术研发、市场分析和知识产权战略制定方面的决策。
教育和培训：作为自然语言处理、信息检索等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解文本相关性分析方法。
此数据集特别适合用于探索专利文本之间的语义关联，构建文本匹配模型，并提升相关性预测的准确性，从而优化专利检索和分析流程。
