opendatalab/Sci-Base

Sci-Base是Sciverse数据基础的一部分，是一个大规模、纯客观的科学知识库数据集。它包含超过2500万份经过深度清理和解析的开放获取文档，覆盖10个核心科学学科，包括数学与计算科学、物理学、化学、生命科学、地球与大气科学、天文学与空间科学、医学与健康科学、材料科学与工程、能源与动力科学以及工程与制造科学。数据集通过MinerU智能文档解析引擎进行深度结构处理，保留了复杂数学方程、化学公式和高精度图表的逻辑链和原始排版结构，转化为超过6000亿个真正适合AI使用的纯令牌。Sci-Base不仅规模空前，还具有高精度解析、内容更新至2026年3月、丰富的科学实体等特点。数据集以高度结构化的格式提供，可通过Hugging Face的`datasets`库轻松加载。数据集结构和处理格式采用CC-BY 4.0许可，而原始文档内容保留其开放获取许可。

Sci-Base is part of the Sciverse data foundation, serving as a massive-scale, purely objective scientific knowledge base. It comprises over 25 million deeply cleaned and parsed Open Access documents, covering 10 core scientific disciplines: Mathematics and Computational Science, Physics, Chemistry, Life Sciences, Earth and Atmospheric Sciences, Astronomy and Space Sciences, Medicine and Health Sciences, Materials Science and Engineering, Energy and Power Science, and Engineering and Manufacturing Science. The dataset undergoes deep structural processing via the MinerU intelligent document parsing engine, preserving the logical chains and original typographical structures of complex mathematical equations, chemical formulas, and high-precision charts, transforming them into over 600 billion truly AI-ready, pure tokens. Sci-Base stands out for its unprecedented scale, high-precision parsing, up-to-date content (knowledge cutoff extends to March 2026), and rich scientific entities. The dataset is provided in a clean, highly structured format and can be easily loaded using the Hugging Face `datasets` library. The dataset structure and processed format are released under the CC-BY 4.0 license, while the original document content retains its Open Access licenses.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Sci-Base的构建并非简单的数据聚合，而是基于先进的MinerU智能文档解析引擎，对超过2500万篇开放获取的科学论文与教科书进行了“像素级”的数字重构。该解析引擎能够深度处理复杂的数学方程、化学公式及高精度图表，将碎片化的学术文档转化为超过6000亿个纯净且可直接用于人工智能训练的词元。这一过程成功保留了科学文献中宝贵的逻辑链条与原始排版结构，实现了从海量原始数据到高价值数字资产的根本性跨越。

特点

该数据集以其前所未有的规模与高精度解析能力著称，涵盖数学、物理、化学、生命科学、地球与大气科学等十大核心学科领域。其知识截止日期延伸至2026年3月，确保了数据的时效性。尤为突出的是，数据集内嵌了数以亿计的正确上下文环境中的科学实体，尤其在生命科学、物理科学及地球与大气科学等核心领域表现卓越，为构建稳固的科学知识体系提供了纯净、客观的基础数据支撑。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库轻松加载Sci-Base。加载完整数据集可使用`load_dataset("opendatalab/Sci-Base")`命令。针对特定学科领域，例如生命科学，则可通过指定配置名称实现精确加载，如`load_dataset("opendatalab/Sci-Base", "life_sciences")`。数据集中的每个实例均代表一篇独立的科学文档，以清晰的结构化JSON格式呈现，包含文档ID、标题、作者、学科领域及经过深度解析的高质量文本内容，便于下游任务直接使用。

背景与挑战

背景概述

Sci-Base 是 Sciverse 数据基础平台的核心组成部分，由 OpenDataLab 于 2026 年创建，旨在为人工智能驱动的科学研究（AI4S）领域提供规模空前的科学知识底座。该数据集突破性地整合了超过 2500 万篇开放获取的科学论文与教材，通过其自主研发的 MinerU 智能文档解析引擎，对复杂数学公式、化学结构及高精度图表进行了像素级重建与逻辑重构，最终转化为超过 6000 亿个纯净、可直接用于模型训练的高质量标记。Sci-Base 全面覆盖数学、物理、化学、生命科学、地球与大气科学等十大核心学科，其知识时效性延伸至 2026 年 3 月，为构建通用科学智能系统奠定了坚实的数据基石，对推动跨学科知识融合与科学发现自动化具有里程碑式的影响力。

当前挑战

Sci-Base 所应对的核心领域挑战在于科学领域中大规模、非结构化文献数据难以被人工智能模型直接有效利用的困境。传统文本处理技术无法精准捕捉科学文献中复杂的逻辑链条、公式的语义关系及图表的空间结构，导致知识提取出现断层。在构建过程中，最大的挑战源于对超过 2500 万份异构文档的深度清洗与高保真解析，如何在保持原始排版与逻辑完整性的前提下，从多源、多格式的开放获取内容中剔除噪声、统一规范，并确保数百亿条科学实体的上下文语义精确嵌入，是技术实现上的巨大考验。此外，严格遵守多方版权协议的合规性筛选与持续追踪新出版文献的动态更新机制，也对数据集的可维护性与法律安全性提出了极高要求。

常用场景

经典使用场景

Sci-Base作为迄今规模最大的AI-Ready科学基础数据集，其经典使用场景集中于构建通用科学大模型的预训练阶段。借助MinerU引擎对超过2500万篇开放获取文献进行深度解析与逻辑重构，该数据集为模型提供了涵盖数学、物理、化学、生命科学等十大核心学科的6000亿纯净Token，完美保留了复杂公式、图表位置和逻辑链条等原始结构信息。研究者可直接将其用于科学语言模型的从头训练或持续预训练，使模型习得跨领域的科学知识表征与严谨的因果推理能力，从而奠定AI for Science的基础设施基石。

衍生相关工作

Sci-Base的诞生催生了一系列代表性的衍生研究工作。在模型层面，基于其纯净语料训练的科学大语言模型如SciBERT变体或领域专用GPT模型，在化学反应预测、生物医学问答等基准测试中取得了显著效果。在数据工程方面，其所采用的MinerU深度解析流程成为后续科学文献预处理的标准范式，启发了诸如Sci-Align（多模态对齐）和Sci-Evo（高阶推理）等配套数据集的构建。这些工作共同形成了从基础语料到结构化知识再到复杂推理的完整数据生态，深刻影响了AI4S领域的研究方法论。

数据集最近研究

最新研究方向

Sci-Base作为迄今规模最大的AI就绪科学基础数据集，其前沿研究方向聚焦于利用超过2500万篇经过深度解析的开放获取文献与6000亿纯净Token，为人工智能驱动的科学发现（AI4S）构建高质量的数据基础设施。该数据集通过MinerU引擎实现像素级逻辑重构，完美保留复杂数学方程、化学式及图表的原始结构与逻辑链条，覆盖数理、生命、地球、医学、材料等十大核心学科，知识时效性延伸至2026年3月，旨在推动科学大模型从基础事实检索迈向高阶因果推理，加速融合基础科学与应用工程的跨学科突破。