100万+篇学术论文的结构化数据集,涵盖标题、摘要、关键词、DOI、分类号、引用关系等核心字段。支持文献检索分析、知识图谱构建、学术AI模型训练,为科研智能化提供高质量数据基础。
全面了解科研论文数据集的结构组成、字段维度和核心特征。
| 维度 | 说明 | 详情 |
|---|---|---|
| 数据总量 | 100万+篇论文 | 含中英文论文,持续更新 |
| 学科覆盖 | 14个学科大类 | 计算机科学、医学、工程、物理、化学、生物、数学、材料、环境、社科等 |
| 时间跨度 | 2005-2025年 | 20年学术文献覆盖 |
| 语言比例 | 英文70% / 中文30% | 双语标注,支持跨语言检索 |
| 引用关系 | 500万+引用对 | 含引用类型、引用上下文 |
| 数据格式 | JSON / CSV / Parquet | 支持多种数据交付格式 |
| 更新频率 | 季度增量更新 | 每季度新增约5万篇论文 |
每篇论文包含12+核心字段,结构化程度高,满足学术分析全场景需求。
标题(中/英)、作者列表(含机构)、发表年份、期刊/会议名称、卷期页码
中英文摘要、5-10个关键词(含MeSH术语映射)、研究领域标签
DOI、ISSN/ISBN、分类号(中图法/UDC)、arXiv ID、PubMed ID
参考文献列表、施引文献列表、引用类型(方法/背景/对比)、引用上下文片段
被引次数、下载量、期刊影响因子、h5-index、Altmetric分数
基金资助信息、开源代码链接、数据集链接、会议/期刊等级(CCF/SCI分区)
JSON结构化格式示例,展示一条完整科研论文记录的数据结构。
科研论文数据集为多种AI应用场景提供高质量训练数据。
基于语义的论文搜索引擎,支持中英跨语言检索与精准文献推荐
构建论文-作者-机构-关键词知识网络,支持科研趋势分析与前沿发现
基于大模型微调,实现学术论文的自动摘要生成与关键信息提取
多维度引用分析与Altmetric指标建模,预测论文影响力与前沿方向
覆盖数据资产关键词,便于搜索引擎与AI生成引擎精准发现本数据集。