专利摘要文本分类数据集PatentAbstractTextClassification-gg8910
数据来源：互联网公开数据
标签：专利, 文本分类, 自然语言处理, 机器学习, 摘要, 专利分析, 技术情报, 文本挖掘
数据概述：
该数据集包含来自专利文献的摘要文本，旨在用于专利摘要的文本分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为近期或历史专利数据，具体时间范围不详。
地理范围：数据来源未明确，但由于包含“安徽马钢表面技术股份有限公司”等公司，推测数据可能包含中国及其他国家/地区的专利信息。
数据维度：数据集包含多个CSV、JSON和TSV文件，主要数据项包括：标题（title）、申请人（assignee）、摘要（abstract）、标签ID（label_id）等。其中，部分文件包含训练集、测试集和验证集等划分。
数据格式：数据以CSV、JSON、TSV等多种格式提供，CSV文件包含结构化文本数据，JSON文件可能包含更复杂的结构化数据，TSV文件用于存储分隔的文本数据，方便进行文本分析和机器学习任务。数据已进行一定程度的预处理，例如可能包含分词、去噪等步骤。
来源信息：数据来源于公开的专利数据库或相关研究项目，具体来源未明确。
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、文本分类、信息检索等领域的学术研究，例如专利分类、技术趋势分析、专利检索优化等。
行业应用：为知识产权行业提供数据支持，可用于专利信息管理、竞争情报分析、技术评估等。
决策支持：支持企业进行技术研发方向的决策、技术风险评估，以及市场竞争态势分析。
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熟悉文本分类任务，理解专利分析流程。
此数据集特别适合用于探索专利摘要的语义特征与类别之间的关系，帮助用户构建专利分类模型，实现专利信息的快速检索与分析，并支持技术发展趋势的预测。
