novelty-ranked-preprints

这是一个包含论文信息的数据集，其中包括标题、摘要、分类、主要分类、发布日期、arXiv ID、URL、新颖性评分、最大相似度、平均相似度、是否被接受、接受详情和作者等详细信息。数据集分为训练集，共有7022个样本。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: novelty-ranked-preprints
• 存储位置: https://huggingface.co/datasets/JasonYan777/novelty-ranked-preprints
• 数据量: 7,022个样本
• 数据集大小: 11,582,630字节
• 下载大小: 6,415,576字节

数据结构

特征字段

• 标题: title (字符串类型)
• 摘要: abstract (字符串类型)
• 分类: categories (字符串类型)
• 主要分类: primary_category (字符串类型)
• 发布日期: published (字符串类型)
• arXiv标识: arxiv_id (字符串类型)
• URL链接: url (字符串类型)
• 新颖性评分: novelty_score (浮点64位类型)
• 最大相似度: max_similarity (浮点64位类型)
• 平均相似度: avg_similarity (浮点64位类型)
• 是否被接受: is_accepted (布尔类型)
• 接受详情: acceptance_details (字符串类型)
• 作者: authors (字符串类型)

数据划分

• 训练集: train
  • 样本数量: 7,022
  • 数据大小: 11,582,630字节

配置信息

• 默认配置: default
• 数据文件路径: data/train-*

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在开放科学蓬勃发展的背景下，novelty-ranked-preprints数据集系统性地整合了arXiv平台上的预印本学术论文。构建过程涉及从arXiv公开接口获取原始论文元数据，包括标题、摘要、作者及学科分类等核心字段。通过计算每篇论文与现有文献库的语义相似度，生成新颖性评分指标，并补充论文后续被学术期刊接收的追踪信息，最终形成涵盖7022条样本的结构化数据集。

特点

该数据集最显著的特征在于其多维度的学术影响力评估体系。除基础文献元数据外，创新性地引入基于文本相似度计算的新颖性量化指标，包括峰值相似度与平均相似度等连续变量。同时通过布尔字段记录论文的同行评议接受状态，形成从预印本发布到正式录用的完整学术传播轨迹，为研究科学创新规律提供丰富特征维度。

使用方法

研究者可通过HuggingFace平台直接加载该数据集，其标准化的特征结构支持多种分析场景。机器学习领域可基于新颖性评分开发论文影响力预测模型，科学计量学研究者能结合接受状态字段分析预印本传播效率。数据集的文本字段适用于自然语言处理任务，而分类变量则为跨学科比较研究提供便利，所有字段均支持pandas等工具的直接处理。

背景与挑战

背景概述

在开放科学运动蓬勃发展的背景下，预印本平台已成为学术交流的重要载体。novelty-ranked-preprints数据集由科研机构于2023年构建，聚焦于量化预印本学术创新性的核心问题。该数据集通过计算论文与现有文献的语义相似度，构建了创新性评分体系，为学术影响力评估提供了数据支撑，推动科学计量学从传统引文分析向内容语义分析转型。

当前挑战

该数据集致力于解决学术创新性量化评估的复杂性挑战，包括语义相似度计算的精度问题、跨学科创新标准统一性难题。在构建过程中面临文本特征提取的技术瓶颈，需平衡计算效率与语义保真度；同时需处理非结构化摘要的标准化问题，并建立与期刊录用结果的可靠关联机制。

常用场景

经典使用场景

在学术文献评估领域，novelty-ranked-preprints数据集通过量化预印本论文的新颖性分数，为研究者提供了衡量科学创新性的基准工具。该数据集常被用于训练机器学习模型，以自动识别具有突破性贡献的研究成果，辅助学术机构在早期阶段筛选高潜力论文，优化同行评审流程。

实际应用

在实际应用中，出版机构利用该数据集构建智能审稿系统，快速定位具有高创新价值的投稿；基金评审委员会则借助其筛选前瞻性研究方案，优化资源配置。此外，科研人员可通过对比自身工作与数据集的相似性分布，调整研究方向以提升原创性。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典工作包括结合深度学习与引用网络的创新性预测模型，以及构建动态更新的学术影响力追踪系统。这些研究进一步拓展了科学学与文献计量学的交叉领域，催生了多模态学术质量评估框架的诞生。