发布 PatentAP 数据集, 应用在 专利分析、机器学习 领域

本次发布的数据集 PatentAP, 该数据集名为PatentAP，用于通过分析专利声明及其依赖关系来预测专利批准。数据集包含了诸如专利类别、引用数量和新颖性得分等特征。在评估模型性能时，采用了曲线下面积（AUC）和宏观F1分数作为主要评价指标。该任务的目标是进行专利批准预测。

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