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title: aimodel
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/datasets/Tomstudy/aimodel"
md_url: "https://www.modelscope.cn/datasets/Tomstudy/aimodel.md"
repository: Tomstudy/aimodel
chinese_name: "ai科研2.0"
last_updated: 2025-12-03
license: "CC BY-NC-SA 4.0"
storage_size: "76 KB"
downloads: 18
stars: 0
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# aimodel
> aimodel - Tomstudy 在 ModelScope 开源的数据集。作为ai科研2.0模型测试用
Tomstudy/aimodel 是 ModelScope 魔搭社区上的数据集，存储大小 76 KB，采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可。
- **Repository**: Tomstudy/aimodel
- **License**: CC BY-NC-SA 4.0
- **Storage size**: 76 KB
- **Downloads**: 18
- **Stars**: 0
- **Last updated**: 2025-12-03
Source: https://www.modelscope.cn/datasets/Tomstudy/aimodel
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# 学术论文集合数据集 - README
## 一、数据集概述
本数据集包含 `text.txt` 和 `wenxian.txt` 两个文件，核心用途是为「学术研究脉络梳理与创新点挖掘工具」提供论文基础信息，支持Google Gemini-3-pro-preview模型自动分析领域研究脉络时间线、挖掘未来创新研究方向。数据集聚焦存储学术论文的核心元信息，保证AI分析的精准性与有效性。
## 二、数据集文件说明
| 文件名 | 文件格式 | 核心内容 | 适用场景 |
|--------------|----------|--------------------------------------------------------------------------|------------------------------|
| `text.txt` | 纯文本 | 轻量化论文信息集合，以简洁格式记录多篇论文的核心信息（标题、年份、摘要）| 快速上传分析、小样本测试 |
| `wenxian.txt`| 纯文本 | 结构化论文信息集合，字段更完整（可包含作者、期刊、关键词、摘要、年份等）| 深度分析、多维度研究脉络梳理 |
## 三、数据内容规范
### 1. 基础必填字段（保证AI分析有效性）
所有论文信息需至少包含以下3个核心字段，缺一不可：
- 论文标题（清晰无歧义）
- 发表年份（格式：YYYY，如2023/2024）
- 摘要（核心研究内容、方法、结论，字数≥100字）
### 2. 推荐补充字段（提升分析精准度）
- 作者/研究机构
- 发表期刊/会议
- 关键词（3-5个核心领域词）
- 核心研究方法/技术路线
### 3. 数据格式示例
#### 示例1（text.txt 轻量化格式）