arcee-ai/nuclear_patents

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- name: patent_number
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# Dataset Card for "nuclear_patents"

[More Information needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)

数据集信息：
特征列表：
- 字段名：专利编号（patent_number）
数据类型：字符串
- 字段名：分类域（section）
数据类型：字符串
- 字段名：原始文本（raw_text）
数据类型：字符串
数据集拆分：
- 拆分名称：训练集（train）
字节大小：350035355.37046283
样本数量：33523
- 拆分名称：测试集（test）
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配置项：
- 配置名称：默认配置（default）
数据文件：
- 对应拆分：训练集（train）
文件路径：data/train-*
- 对应拆分：测试集（test）
文件路径：data/test-*

# “核专利（nuclear_patents）”数据集卡片
[需补充更多信息](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)

原始信息汇总

数据集概述

数据集信息

• 特征:
  • patent_number: 字符串类型
  • section: 字符串类型
  • raw_text: 字符串类型

数据分割

• 训练集:
  • 字节数: 350035355.37046283
  • 样本数: 33523
• 测试集:
  • 字节数: 38895137.62953716
  • 样本数: 3725

数据大小

• 下载大小: 151011439
• 数据集大小: 388930493.0

配置

• 默认配置:
  • 训练集路径: data/train-*
  • 测试集路径: data/test-*

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

核能领域的技术创新与专利文献密不可分，为支撑相关研究，arcee-ai/nuclear_patents数据集应运而生。该数据集基于美国专利商标局等权威来源，系统收集了与核能技术相关的专利文本。构建过程中，数据被划分为训练集与测试集，其中训练集包含33,523条样本，测试集包含3,725条样本，总数据量约388.93 MB。每条记录均包含专利号、专利分类章节及原始文本字段，确保了数据的结构化与可追溯性。通过标准化处理，原始专利文本得以保留，为后续的自然语言处理任务提供了坚实基础。

特点

该数据集的核心特点在于其聚焦于核能专利这一垂直领域，具有高度的专业性与针对性。数据涵盖从基础研究到应用技术的广泛分类，专利文本保留了原始表述，使得模型能够学习到领域特有的术语与表达模式。此外，数据集规模适中，训练与测试划分明确，便于研究者进行模型训练与性能评估。其结构化字段设计支持多维度检索与分析，尤其适合用于专利文本分类、关键信息抽取等任务。

使用方法

研究者可通过HuggingFace Datasets库便捷加载该数据集，指定default配置即可自动下载训练与测试分片。使用时，建议优先对raw_text字段进行清洗与预处理，如去除噪声字符或统一术语格式。基于其专利号与章节分类，可构建监督学习任务，例如训练分类模型预测专利所属技术领域。对于生成式任务，该数据集可作为领域预训练语料，增强模型在核能专利文本理解与生成上的表现。评估时应以测试集为准，确保结果的泛化性。

背景与挑战

背景概述

在知识产权与核能技术交叉的学术前沿，专利文献作为技术创新的重要载体，其结构化分析对推动核能领域发展具有深远意义。arcee-ai/nuclear_patents数据集由Arcee AI团队于近年创建，聚焦于核能相关专利文本，包含约3.7万条训练样本与近4千条测试样本，涵盖专利号、分类章节及原始文本等核心字段。该数据集旨在解决核能领域专利信息碎片化、非结构化的问题，为自然语言处理模型提供高质量的训练资源，助力技术趋势挖掘、专利分类及知识图谱构建。其发布填补了核能领域大规模专利文本数据集的空白，对促进AI技术在能源专利分析中的应用具有重要影响力。

当前挑战

当前数据集面临多重挑战。首先，核能领域专利文本具有高度专业性与术语复杂性，现有模型难以准确捕捉技术细节与跨学科关联，导致分类与检索精度受限。其次，数据集构建过程中需处理专利文本的格式多样性与噪声问题，如不同国家的专利编号规则差异、OCR识别错误及冗余信息，增加了数据清洗与标准化难度。此外，核能专利涉及敏感技术信息，数据公开与隐私保护之间的平衡需审慎考量。最后，数据规模相对有限，可能影响深度学习模型的泛化能力，需进一步扩充并增强跨语言、跨时间维度的覆盖范围。

常用场景

经典使用场景

核能专利数据集（nuclear_patents）汇聚了超过三万七千条涵盖核能领域技术创新的专利文献，每条记录包含专利号、技术分类及原始文本。在自然语言处理与知识挖掘的交叉研究中，该数据集常被用于训练和评估面向专业领域的文本分类模型，例如基于专利章节划分的技术主题识别。其丰富的非结构化文本内容亦为序列标注任务提供了理想素材，助力于从冗长的专利描述中自动抽取关键技术术语、发明人信息或法律状态等结构化要素，从而推动核能情报的自动化分析。

衍生相关工作

围绕nuclear_patents数据集，学界已衍生出一系列具有影响力的工作。例如，有研究基于该数据训练了核能领域专用的词嵌入向量，显著改善了技术术语的语义表示质量；另一些工作则构建了专利引文网络与主题演化模型，揭示了核能技术从裂变到聚变的发展轨迹。此外，该数据集被用作领域自适应预训练的基准语料，催生了如NuclearBERT等专门针对核能文本优化的语言模型，进一步拓宽了其在技术预测与创新路径识别中的应用边界。

数据集最近研究

最新研究方向

在全球能源转型与碳中和目标驱动下，核能技术正迎来新一轮创新浪潮，而专利数据作为技术创新的核心载体，其系统化分析与挖掘成为前沿研究热点。arcee-ai/nuclear_patents数据集聚焦核能领域专利文献，涵盖超过3.7万条训练与测试样本，包含专利号、技术分类及原始文本等结构化信息，为自然语言处理与知识图谱构建提供了高质量语料。当前，该数据集被广泛应用于核能技术趋势预测、关键专利识别及跨领域知识融合等方向，尤其结合大语言模型进行专利文本的语义理解与自动摘要生成，显著提升了技术情报分析的效率。该数据集的发布不仅推动了核能领域数据驱动研究的标准化，也为政策制定者与企业提供了洞察技术演进路径的可靠工具，对促进核能安全与可持续发展具有深远意义。