专利文本相关性分析数据集PatentTextRelevanceAnalysisDataset-atharvaingle
数据来源：互联网公开数据
标签：专利, 文本分析, 自然语言处理, 语义相似度, 专利分类, 机器学习, 文本匹配, 专利检索
数据概述：
该数据集包含来自美国专利商标局（USPTO）的专利文本数据，记录了专利申请中的锚点（anchor）、目标（target）以及上下文（context）之间的关系，用于评估文本之间的相关性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态专利文本快照。
地理范围：数据主要来源于美国专利数据，但涵盖了全球范围内的技术领域。
数据维度：数据集包含“id”（唯一标识符）、“anchor”（锚文本）、“target”（目标文本）、“context”（上下文，即国际专利分类号，IPC）和“score”（相关性评分，仅在train.csv中提供）等关键字段。
数据格式：主要提供CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析与模型训练。此外，还包括XML、GIF和TXT等格式的辅助文件，可能包含专利的详细描述、图像等信息。
来源信息：数据来源于美国专利商标局（USPTO）公开的专利数据，并经过了相应的处理和整理。
该数据集适合用于专利文本分析、语义相似度计算、文本匹配以及专利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：适用于自然语言处理、信息检索、专利分析等领域的学术研究，例如专利文本语义相似度计算、专利分类、专利技术趋势分析等。
行业应用：可以为专利检索、知识产权管理、技术情报分析等行业提供数据支持，尤其是在改进专利检索系统的准确性和效率方面。
决策支持：支持企业进行技术研发方向的评估、竞争对手分析以及专利布局规划等决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解文本相关性分析和专利分析。
此数据集特别适合用于探索专利文本之间的内在联系，构建专利文本相关性模型，并实现对专利信息的有效检索和分析，从而提升创新效率和决策质量。
