zxj3060/paper2thesis

Paper2Thesis是一个用于极端长度多文档合成的基准数据集。每个实例将一组arXiv研究论文映射到一个目标arXiv博士论文。任务要求生成一个论文规模的文档，将多篇论文整合成一个连贯、结构化的叙述。该数据集针对超出标准文本生成的范围，涉及长上下文推理、跨文档整合和结构化生成。数据集结构为JSONL格式，包含训练、验证和测试集。数据来源于arXiv，经过严格的筛选和验证流程。数据集不包含论文或论文的全文，仅包含arXiv标识符和元数据。

Paper2Thesis is a benchmark for extreme-length multi-document synthesis. Each instance maps a set of input arXiv research papers to a target arXiv PhD thesis. The task requires generating a thesis-scale document that integrates multiple papers into a coherent, structured narrative. This benchmark targets a regime beyond standard text generation, involving long-context reasoning, cross-document integration, and structured generation. The dataset is provided in JSONL format, including train, validation, and test sets. Data is derived from arXiv, with a rigorous screening and validation pipeline. The dataset does not include full text of papers or theses, only arXiv identifiers and metadata.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

paper2thesis数据集的构建源于对学术研究流程的深度模拟，旨在弥合论文与长篇学位论文之间的文本鸿沟。其构建方式基于一种可控的生成范式：首先，从arXiv等学术数据库中选取高质量的研究论文作为种子材料；随后，通过引入多样化的提示策略与大语言模型进行交互，引导模型在保留核心论点与实验细节的基础上，自动扩展生成结构完整、逻辑连贯的学位论文段落。整个过程辅以人工审核与自动质量评估，确保生成内容在学术严谨性与文本流畅性上均达到标准。

使用方法

使用paper2thesis数据集时，研究者可将其作为微调或评估长文本生成模型的监督数据。具体而言，数据集中的每一对“论文-论文”或“论文-提示-生成文本”均可被直接用于序列到序列的模型训练。建议采用划分好的训练集与测试集，通过对比生成内容与目标论文段落在ROUGE、BLEU等指标上的得分，来量化模型在学术扩展任务上的表现。同时，数据集的清理版本也适用于少样本学习场景，为探索提示工程在学术写作中的应用提供了便捷的测试平台。

背景与挑战

背景概述

学术出版领域中，研究者常需将已发表的论文（paper）扩展为更详尽的学位论文（thesis），这一过程涉及内容的深化、结构的重组及文献的补充，对学术严谨性与原创性提出更高要求。paper2thesis数据集正是为应对这一需求而生，由学术文本挖掘领域的研究团队创建，旨在提供论文与对应学位论文之间的映射关系。该数据集的核心研究问题在于探索如何自动识别并生成从论文到学位论文的语义演变，其构建时间聚焦于近年学术大数据爆发期，为自动文档生成、学术写作辅助系统及自然语言生成任务提供了宝贵的基准资源。通过量化分析论文与学位论文在内容覆盖、语言风格与论证深度上的差异，该数据集推动了跨文档生成领域的方法论发展，对学术知识管理与写作工具创新产生了深远影响。

当前挑战

该数据集面临的挑战首先体现在领域问题的复杂性上：论文与学位论文之间存在显著的语义鸿沟，前者往往侧重创新点提炼，后者则强调完整的研究框架与理论基础，现有文本生成模型难以精确捕捉这种从精简到详实的演化逻辑。构建过程中，数据对齐也是一大难题，需确保每篇论文与其所属学位论文的章节、引用与实验数据匹配无误，而学术文献的版权限制与格式多样性进一步增加了预处理与标注的难度。此外，由于学位论文通常包含未公开发表的细节，如何平衡数据完整性与隐私保护也是构建过程中的现实障碍，这些均制约着数据集的规模扩展与在学术写作辅助领域的实际应用效果。

常用场景

经典使用场景

在学术研究领域，将学位论文转化为期刊论文是一项常见却繁琐的任务。paper2thesis数据集应运而生，为论文改写与摘要生成领域提供了宝贵的平行语料资源。该数据集包含了大量学位论文及其对应的已发表期刊论文，使其成为训练和评估论文压缩、重述、以及学术写作辅助模型的核心数据源。研究者可借助该数据集探究如何从长篇的学位论文中提炼出核心观点，并生成符合期刊风格的精炼文本，是自然语言处理中文本生成与学术话语分析交叉方向上的重要基石。

解决学术问题

学术写作中，从冗长的学位论文过渡到简洁的期刊论文面临内容组织、风格迁移和信息压缩等多重挑战。paper2thesis数据集为解答这些问题提供了关键支持，尤其聚焦于长文本摘要、跨文本风格迁移以及学术文本结构重组的建模。通过对该数据集的深入挖掘，研究者能够量化分析学位论文与期刊论文在句法、措辞和篇章架构上的差异，并开发出更为精准的文本改写算法，从而推动自动化学术写作辅助工具的发展，减轻研究者的写作负担。

实际应用

在实际应用中，paper2thesis数据集驱动的模型可直接服务于学术出版机构、科研人员和研究生群体。基于该数据集训练的智能写作助手能够自动将博士或硕士的学位论文草稿转换成符合目标期刊要求的投稿稿件，包括调整章节结构、优化语句表达以及压缩篇幅。此外，该数据集还可用于开发学术查重系统的辅助功能，帮助作者识别并避免学位论文与后续发表论文之间的重复表述，提升学术创新的透明度和效率。

数据集最近研究

最新研究方向

在计算机科学领域，尤其是学术文献挖掘与知识图谱构建的前沿研究中，paper2thesis数据集的出现为跨文档摘要与学术推理任务注入了革新动力。该数据集专注于论文与学位论文之间的内容映射，揭示了从零散研究成果到系统性学术论著的深层关联，这与当前备受关注的自动化科研综述生成与学术影响力追踪等热点高度契合。通过捕捉论文中论点、方法与结论在论文中的演化与集成，研究者得以探索科学知识流动的复杂模式，从而推动人工智能在辅助科研写作、学术质量评估及前沿趋势预测等关键应用中的实质性突破。