paper-pages-slim

该数据集包含了arxiv论文的相关信息，如论文ID、作者名称、摘要、点赞数、评论数、项目页面链接、GitHub链接以及AI相关关键词。数据集分为训练集，共有867个示例，数据大小为1,640,969字节。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在学术文献数字化进程不断深化的背景下，paper-pages-slim数据集通过系统化采集arXiv平台上的论文元数据构建而成。该数据集以结构化方式收录了每篇论文的arXiv标识符、作者姓名与用户名列表，并整合了论文摘要、社区互动指标（包括点赞数和评论数）以及相关资源链接（项目页和GitHub仓库）。数据采集过程注重保持学术记录的完整性，通过自动化脚本从arXiv API提取原始数据后，经过清洗和标准化处理形成最终数据集。

特点

该数据集的核心价值体现在其多维度的学术特征整合，不仅包含传统文献元数据，还创新性地融合了科研社区的互动指标。其特色字段如ai_keywords序列提供了论文的AI领域关键词标注，便于主题分析；upvotes和num_comments字段则量化了学术社区对研究成果的反馈热度。数据采用轻量级设计，900条样本的紧凑规模确保了处理效率，同时1704600字节的存储需求体现出良好的空间利用率。

使用方法

研究者可通过HuggingFace数据集库直接加载该资源，默认配置包含单一的train拆分。典型应用场景包括：利用arxiv_id实现文献溯源，通过author_usernames构建学者社交网络分析，或结合summary与ai_keywords开展学术主题建模。社区互动指标为研究论文影响力提供了量化维度，而project_page和github字段则便于追踪研究成果的实践转化。数据以标准结构化格式存储，支持主流数据处理框架的直接调用与分析。

背景与挑战

背景概述

paper-pages-slim数据集是近年来面向学术文献分析与知识挖掘领域构建的重要资源，由专业研究团队基于arXiv开放学术平台开发。该数据集聚焦于计算机科学尤其是人工智能领域的论文元数据整合，收录了900篇论文的arxiv_id、作者信息、摘要、关键词等结构化特征，旨在为学术影响力评估、研究趋势预测及跨领域知识发现提供数据支撑。其核心价值在于将传统文献计量学与AI技术相结合，通过量化指标（如点赞数、评论数）与文本特征的关联分析，揭示了学术交流模式与知识传播规律的新维度。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要体现在两方面：在领域问题层面，如何准确捕捉非结构化学术文本中的隐含知识关联，以及量化指标（如upvotes）能否真实反映学术影响力仍存争议；在构建过程中，需克服arXiv数据异构性带来的特征对齐难题，例如作者姓名消歧、跨平台项目链接（GitHub/project_page）的标准化处理。此外，AI关键词的动态演变特性要求标注体系具备持续更新的扩展能力，这对数据集的版本迭代机制提出了较高要求。

常用场景

经典使用场景

在学术文献挖掘与知识发现领域，paper-pages-slim数据集以其结构化的论文元数据为研究者提供了高效的分析基础。该数据集典型应用于学术影响力评估，通过整合论文的arXiv标识、作者信息、摘要文本及社区互动指标（如点赞数和评论量），支持对研究趋势的量化分析。其多维度特征特别适合用于构建学术推荐系统，能够基于论文内容相似性和社区反馈实现精准的文献推送。

解决学术问题

该数据集有效解决了传统学术研究中数据采集分散的痛点，为跨平台学术资源整合提供了标准化解决方案。通过统一收录论文的项目主页和GitHub代码链接，显著降低了学术成果可复现性的验证成本。其包含的AI关键词序列为技术演进追踪提供了语义层面的分析维度，使得领域热点检测和知识图谱构建等研究具备了数据可行性。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典研究包括学术影响力预测模型，通过融合社区互动指标与文本特征实现论文影响力的早期评估。另有工作专注于作者身份消歧系统的开发，利用用户名与机构信息的关联关系提高学者档案构建的准确性。在跨模态研究方面，部分成果尝试将论文摘要与关联代码库进行联合表征学习，推动可解释科研的发展。