专利文本相关性预测数据集PatentTextRelevancePredictionDataset-liuyer
数据来源：互联网公开数据
标签：专利, 文本匹配, 自然语言处理, 语义相似度, 文本分类, 机器学习, 技术领域, 文本分析
数据概述：
该数据集包含来自专利文献的数据，记录了锚文本（anchor）、目标文本（target）及其所属的技术领域（context）之间的关系，用于预测目标文本与锚文本的相关性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本语料库。
地理范围：数据来源于全球范围内的专利文献，涵盖广泛的技术领域。
数据维度：数据集包括以下字段：
id：文本对的唯一标识符。
anchor：锚文本，作为对比的基准文本。
target：目标文本，需要评估其与锚文本的相关性。
context：技术领域，用于对文本进行分类。
score：训练集中的相关性评分，范围未知，用于评估目标文本与锚文本之间的相关程度。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交示例），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行预处理和标注。
该数据集适合用于研究专利文本的语义相似度、相关性评估以及文本匹配等问题。
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、文本挖掘等领域的学术研究，如专利检索、技术趋势分析、专利分类等。
行业应用：为知识产权行业提供数据支持，尤其适用于专利审查、专利申请、技术评估等领域。
决策支持：支持企业技术研发方向的决策，帮助企业识别潜在的竞争对手和合作机会。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解文本匹配和语义分析。
此数据集特别适合用于构建专利文本相关性预测模型，从而实现专利信息的智能检索、分析和应用，提高工作效率和决策质量。
