专利文本相关性评估训练数据集PatentTextRelevanceAssessmentTrainingDataset-niuxiaoying
数据来源：互联网公开数据
标签：专利文本, 文本相似度, 自然语言处理, 语义分析, 机器学习, 文本匹配, 数据标注, 专利检索
数据概述：
该数据集包含来自专利文献的数据，记录了用于评估专利文本之间相关性的训练样本。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于全球范围内的专利文献，覆盖多个技术领域。
数据维度：数据集包含多个字段，其中核心字段包括：id（样本唯一标识）, anchor（锚文本，通常为关键词或短语）, target（目标文本，用于评估相关性）, context（上下文信息，提供额外背景）, score（相关性评分，数值型，反映anchor和target的相关程度）, context_text（上下文文本）, text_a, text_b, fold（交叉验证分组）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_fold.csv，方便数据读取、处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的专利数据资源，经过了预处理和标注，用于训练文本相关性模型。
该数据集适合用于自然语言处理、文本挖掘和信息检索等领域的研究与应用。
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：适用于文本相似度计算、语义理解和专利检索相关的学术研究，例如专利文本分类、专利引用分析、专利技术发展趋势研究等。
行业应用：可以为知识产权行业提供数据支持，特别是在专利审查、专利信息分析、竞争情报分析等方面。
决策支持：支持企业进行技术研发方向的规划、专利申请策略的制定，以及技术风险评估等。
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，帮助学生和研究人员深入理解文本相关性评估的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估文本相似度模型，提升专利检索和分析的准确性和效率，从而实现对技术信息的有效管理和利用。
