专利文本相关性预测数据集PatentTextRelevancePrediction-mengyuanzhoustce
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, 专利检索, 文本分析
数据概述：
该数据集包含来自专利文献的数据，记录了专利申请中的锚文本（anchor）、目标文本（target）及其上下文（context）信息，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：数据未明确标明时间，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申请，未限定具体国家或地区。
数据维度：数据集包括以下字段：id（唯一标识符），anchor（锚文本，通常为专利技术的核心概念或关键词），target（目标文本，通常为对anchor的补充说明或变体），context（上下文，通常为专利分类号，用于提供技术领域信息），以及训练集中的score（相关性评分，用于评估target与anchor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（提交示例文件），便于数据分析和模型训练。数据已进行初步整理，可以直接用于文本分析和机器学习任务。
该数据集适合用于研究专利文本之间的语义相关性，并构建文本匹配模型。
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、文本挖掘和信息检索领域的学术研究，如语义相似度计算、文本匹配算法优化、专利检索系统研究等。
行业应用：为专利检索、专利分析、技术情报分析等行业提供数据支持，尤其在提升专利检索的准确性和效率方面具有重要价值。
决策支持：支持企业在技术研发、专利布局、市场竞争分析等方面的决策制定。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解文本相关性分析和建模。
此数据集特别适合用于探索专利文本之间的语义关系，构建高效的文本匹配模型，从而提升专利检索的准确性和效率，并为技术情报分析提供数据支持。
