CS-PaperSum

CS-PaperSum是一个大规模的数据集，包含来自31个顶级计算机科学会议的91919篇论文，并使用ChatGPT生成结构化的摘要。该数据集旨在为自动化文献分析、研究趋势预测和AI驱动的科学发现提供有价值资源，能够帮助研究人员、政策制定者和科学信息检索系统。数据集涵盖了从2017年到2024年的论文，提供了计算机科学领域近期进展的纵向视图，有助于追踪关键话题的演变、研究焦点的转移以及不同子领域的增长。

CS-PaperSum is a large-scale dataset consisting of 91,919 papers from 31 top-tier computer science conferences, with structured abstracts generated by ChatGPT. This dataset aims to provide valuable resources for automated literature analysis, research trend prediction, and AI-driven scientific discovery, and can assist researchers, policymakers, and scientific information retrieval systems. Covering papers published from 2017 to 2024, it offers a longitudinal view of recent advances in the computer science field, enabling the tracking of key topic evolution, shifts in research focus, and growth across different subfields.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

CS-PaperSum 数据集的构建采用了从 31 个顶级计算机科学会议中收集的 91,919 篇论文，并利用 ChatGPT 生成结构化的摘要。这些摘要提取了论文的关键贡献、新颖的方法、评估指标和未来的研究方向。为了保证摘要的质量，研究人员进行了嵌入对齐分析和关键词重叠分析，证明了 ChatGPT 摘要能够很好地保留原始论文的核心概念。

特点

CS-PaperSum 数据集的特点在于它提供了结构化的 AI 生成摘要，这些摘要能够快速准确地捕捉到每篇论文的核心内容。这使得研究人员可以更有效地进行文献分析、研究趋势预测和 AI 驱动的科学发现。此外，该数据集还包含了从 2017 年到 2024 年的论文，提供了对计算机科学研究进展的纵向视图。

使用方法

使用 CS-PaperSum 数据集的方法包括通过摘要快速了解每篇论文的关键内容，进行大规模的科学计量学研究，以及开发 AI 辅助的科学发现工具。此外，该数据集还可以用于研究趋势分析，通过分析摘要中的关键词来识别新兴的研究领域和方法论的变化。

背景与挑战

背景概述

随着计算机科学领域科学文献的迅速增长，跟踪研究趋势和提取关键见解对研究人员来说是一项挑战。现有的数据集提供了元数据，但缺乏结构化的摘要来捕捉核心贡献和方法。为了应对这一挑战，刘佳文、阿ryan Vats和何子豪在2025年推出了CS-PaperSum，这是一个包含来自31个顶级计算机科学会议的91,919篇论文的大规模数据集，并使用ChatGPT生成了结构化的AI摘要。该数据集的创建旨在促进自动化文献分析、研究趋势预测和AI驱动的科学发现，为研究人员、决策者和科学信息检索系统提供了一个宝贵的资源。

当前挑战

CS-PaperSum数据集面临着一些挑战。首先，如何确保AI生成的摘要能够准确地反映原始论文的核心贡献、方法和未来研究方向是一个挑战。其次，随着计算机科学研究的快速发展，如何及时更新数据集以保持其时效性和相关性也是一个挑战。此外，如何将CS-PaperSum与其他现有的数据集和工具相结合，以实现更广泛的应用也是一个需要解决的问题。

常用场景

经典使用场景

CS-PaperSum 数据集广泛应用于自动化的文献分析、研究趋势预测以及 AI 驱动的科学发现。通过对 91,919 篇来自 31 个顶级计算机科学会议的论文进行结构化的人工智能摘要，该数据集为研究人员、决策者和科学信息检索系统提供了一个宝贵的资源。

衍生相关工作

CS-PaperSum 数据集衍生了多个相关的经典工作，例如基于大型语言模型的摘要生成、自动化的文献综述工具，以及用于跨文档摘要的多文档摘要模型。这些工作进一步推动了科学文献的结构化和综合，为研究人员提供了更高效、更便捷的方式来理解和使用科学知识。

数据集最近研究

最新研究方向

随着计算机科学领域科学文献的快速增长，追踪研究趋势和提取关键见解的挑战日益凸显。现有的数据集虽然提供了元数据，但缺乏能够捕捉核心贡献和方法论的 structured summaries。CS-PaperSum 数据集的引入填补了这一空白，它包含 91,919 篇来自 31 个顶级计算机科学会议的论文，并使用 ChatGPT 生成了 AI-Generated structured summaries。通过嵌入对齐分析和关键词重叠分析，CS-PaperSum 展示了强大的概念保留能力，使其成为自动化文献分析、研究趋势预测和 AI 驱动的科学发现的有力工具。此外，CS-PaperSum 还揭示了研究趋势的演变，包括方法论的转变和跨学科的交叉，例如自监督学习、检索增强生成和多模态 AI 的兴起。该数据集为研究人员、政策制定者和科学信息检索系统提供了宝贵的资源，有望推动科学文献的可访问性、可导航性和可分析性的进一步提升。

相关研究论文

• CS-PaperSum: A Large-Scale Dataset of AI-Generated Summaries for Scientific Papers

  南加州大学 · 2025年