用于结构功能识别的大规模数据集|科学文本分析数据集|自然语言处理数据集

该数据集由南京理工大学信息管理系的研究人员创建，旨在通过自动识别科学论文中的结构功能，以提升科学论文的摘要质量。数据集由从arXiv和PubMed收集的原始文章组成，这些文章的章节标题被标准化为IMRaD格式，以便进行结构功能识别。通过训练一个分类器来自动识别章节中的关键结构组件，如背景、方法、结果、讨论等。最后，使用Longformer模型来捕捉丰富的上下文信息，生成科学论文的摘要。

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数据集介绍

构建方式

该数据集的构建基于arXiv和PubMed平台上的科学论文，通过标准化章节标题并按照IMRaD格式（引言、方法、结果、讨论）进行分类。首先，收集原始论文全文，提取章节标题和内容；其次，通过NLM映射文件将多样化的章节标题统一归类为四大功能类别（背景、方法、结果、结论）；最后，筛选包含完整四类章节的论文，确保每章节内容不超过1500词，摘要长度控制在50-300词，形成最终数据集。

特点

数据集涵盖生物医学（PubMed）和多学科（arXiv）领域的科学论文，具有以下特点：1）结构标准化，章节标题统一映射至IMRaD框架，消除学科间表述差异；2）信息密度高，聚焦章节首尾部分的关键内容以优化分类效果；3）规模庞大，包含30,000篇论文的章节标注数据，平均章节长度覆盖短文本（如方法章节约400词）与长文本（如结果章节达1425词）；4）任务适配性强，同时支持结构功能识别与生成式摘要两阶段任务。

使用方法

数据集的使用分为两个阶段：1）结构功能识别阶段，采用SciBERT等预训练模型对章节文本进行编码，通过Softmax分类器预测其功能类别（背景/方法/结果/结论）；2）摘要生成阶段，将标注后的章节内容与标签输入Longformer等长文本模型，通过自注意力机制捕捉跨章节上下文关系，生成结构化摘要。针对模型输入长度限制，可采用分治策略对章节单独生成摘要后拼接，或直接处理全文。评估时需结合ROUGE指标（衡量词汇重叠）与GEMCR（衡量结构覆盖度）。

背景与挑战

背景概述

该数据集由南京理工大学信息管理系的Tong Bao、Heng Zhang和Chengzhi Zhang等人构建，旨在解决科学论文摘要生成中的结构化信息利用不足问题。科学论文通常遵循IMRaD（引言、方法、结果和讨论）结构，但现有摘要生成方法往往忽视这种结构化信息，导致生成的摘要不够全面和平衡。该数据集的构建通过标准化科学论文的章节标题，并训练分类器自动识别章节功能（如背景、方法、结果和结论），为生成更全面的摘要提供了基础。该研究对科学文献管理和信息检索领域具有重要影响，尤其是在处理长文档和跨学科科学论文时。

当前挑战

该数据集面临的主要挑战包括：1) 科学论文的结构灵活性，不同学科和作者的章节标题差异较大，难以通过简单的关键词映射或规则方法准确识别章节功能；2) 科学论文的长度通常较长，超过3000字，这增加了计算复杂性和生成长距离依赖关系的难度；3) 生成的摘要需要全面覆盖多个章节的内容，通常超过200字，有时甚至达到400字，这对生成模型的性能提出了更高要求。在构建过程中，研究人员还需要处理章节标题的多样性和标准化问题，以及如何有效利用章节的开头和结尾部分（这些部分通常包含更高密度的信息）来提高分类性能。

常用场景

经典使用场景

该数据集在科学文献摘要生成领域具有重要应用价值，尤其针对结构复杂的学术论文。通过标准化章节标题并构建大规模结构功能识别数据集，研究者能够训练分类器自动识别论文中的关键结构组件（如背景、方法、结果、结论）。这种结构化信息的提取为后续生成更全面、平衡的摘要提供了坚实基础。数据集的应用场景主要集中在处理长文档的科学论文，这些论文通常遵循IMRaD结构，但章节标题存在较大灵活性。

实际应用

在实际应用中，该数据集支持开发自动化文献综述工具，帮助研究人员快速把握论文核心内容。特别是在生物医学和计算机科学领域，数据集可用于构建智能文献阅读辅助系统，自动提取论文的关键方法和结果部分。此外，数据集还可应用于学术搜索引擎的摘要生成模块，为用户提供更结构化的论文概览，显著提升文献检索效率。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典工作包括：1）结合Longformer的长文本处理能力开发的层次化摘要生成框架；2）利用结构信息改进的BERTSUM变体SciBERTSUM；3）BigBird-Pegasus在长文档摘要任务中的创新应用。这些工作不仅推动了科学论文摘要生成技术的发展，还为处理其他结构化文档（如专利、技术报告）提供了方法论参考。数据集还催生了多篇探讨结构信息对摘要质量影响的对比研究。