Datasets:

ddokbaro
/

KCI_data

@@ -1,67 +1,50 @@
 ---
 license: cc-by-nc-4.0
----
 task_categories:
-text-retrieval
-text-generation
-summarization
 language:
-ko
-en
 tags:
-kci
-academic
-digital-humanities
-oai-pmh
-bibliometrics
 size_categories:
-1M<n<10M
 pretty_name: KCI Metadata Archive
 source_datasets:
-NRF KCI
 configs:
-config_name: default
-data_files:
-split: train
-path: "*.jsonl"
-📚 KCI Metadata Archive (2026.01 Snapshot)
 **한국학술지인용색인(KCI)**에 등재된 국내 학술지 논문의 서지 정보(메타데이터)를 집대성한 데이터셋입니다.
 디지털 인문학(DH), 계량 서지학, 지식 그래프 구축 및 LLM의 한국어 학술 도메인 학습 등을 위해 구축되었습니다.
-Note: 이 데이터셋은 2026년 1월 24일 기준의 스냅샷입니다.
-📂 Dataset Structure (데이터 구조)
-데이터는 JSONL (JSON Lines) 포맷으로 제공되어 대용량 처리에 최적화되어 있습니다.
-File Information
-Filename: kci_articles_20260124.jsonl
-Size: 약 11GB (Raw XML 변환본)
-Count: 약 3,000,000+ 건 (추산)
-Data Fields (필드 설명)
 각 라인은 하나의 논문(Article) 정보를 담고 있습니다.
 {
   "id": "ART002000341",          // KCI 논문 식별자
   "format": "oai_kci",           // 원본 포맷 (oai_kci 또는 oai_dc)
@@ -84,68 +67,4 @@ Data Fields (필드 설명)
   "citation_count": "5",         // 피인용 횟수
   "doi": "10.xxxx/....",         // DOI
   "url": "[https://www.kci.go.kr/](https://www.kci.go.kr/)..." // KCI 원문 링크
-}
-🚀 How to Use (사용 방법)
-1. Python (Hugging Face datasets 라이브러리)
-가장 추천하는 방식입니다. 스트리밍 방식을 지원하여 11GB를 한 번에 다운로드하지 않고도 데이터를 탐색할 수 있습니다.
-from datasets import load_dataset
-# 데이터셋 불러오기
-dataset = load_dataset("ddokbaro/KCI_data", split="train")
-# 데이터 확인 (첫 5개)
-for article in dataset.select(range(5)):
-    print(f"[{article['pub_year']}] {article['title_ko']} - {article['authors']}")
-2. Pandas (Dataframe)
-import pandas as pd
-# JSONL 파일 직접 로드 (주의: 메모리 용량 필요)
-df = pd.read_json("kci_articles_20260124.jsonl", lines=True)
-print(df.head())
-🛠 Included Scripts (수집 및 가공 코드)
-이 데이터셋의 투명성과 재현성을 위해 사용된 파이썬 스크립트를 함께 제공합니다. Files and versions 탭에서 확인하실 수 있습니다.
-kci_full_download.py:
-KCI OAI-PMH 서버에서 Raw XML 데이터를 수집하는 크롤러입니다.
-네트워크 중단 시 자동 이어받기(Resume) 기능을 지원합니다.
-kci_xml_to_jsonl.py:
-수집된 2만여 개의 XML 파일을 파싱하여 하나의 JSONL 파일로 변환합니다.
-oai_kci(상세)와 oai_dc(기본) 포맷을 모두 지원하는 하이브리드 파서입니다.
-⚖️ License & Disclaimer
-License
-Dataset: CC BY-NC 4.0 (저작자표시-비영리)
-Scripts: MIT License
-Disclaimer (면책 조항)
-본 데이터셋에 포함된 논문의 제목, 초록, 저자명 등 원천 메타데이터의 저작권 및 지적재산권은 한국연구재단(NRF), 각 학술 단체 및 저자에게 있습니다.
-이 데이터셋은 학술 연구 목적을 위해 큐레이션된 2차 저작물입니다.
-상업적 목적(예: 원천 데이터 판매)으로 이용할 수 없습니다.
-👤 Maintainer
-Prof. Kim Ba-ro (김바로)
-The Academy of Korean Studies (한국학중앙연구원)

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 license: cc-by-nc-4.0
 task_categories:
+- text-retrieval
+- text-generation
+- summarization
 language:
+- ko
+- en
 tags:
+- kci
+- academic
+- digital-humanities
+- oai-pmh
+- bibliometrics
 size_categories:
+- 1M<n<10M
 pretty_name: KCI Metadata Archive
 source_datasets:
+- NRF KCI
 configs:
+- config_name: default
+  data_files:
+  - split: train
+    path: "*.jsonl"
+---
+# 📚 KCI Metadata Archive (2026.01 Snapshot)
 **한국학술지인용색인(KCI)**에 등재된 국내 학술지 논문의 서지 정보(메타데이터)를 집대성한 데이터셋입니다.
 디지털 인문학(DH), 계량 서지학, 지식 그래프 구축 및 LLM의 한국어 학술 도메인 학습 등을 위해 구축되었습니다.
+> **Note:** 이 데이터셋은 2026년 1월 24일 기준의 스냅샷입니다.
+## 📂 Dataset Structure (데이터 구조)
+데이터는 **JSONL (JSON Lines)** 포맷으로 제공되어 대용량 처리에 최적화되어 있습니다.
+### File Information
+* **Filename:** `kci_articles_20260124.jsonl`
+* **Size:** 약 11GB (Raw XML 변환본)
+* **Count:** 약 3,000,000+ 건 (추산)
+### Data Fields (필드 설명)
 각 라인은 하나의 논문(Article) 정보를 담고 있습니다.
+```json
 {
   "id": "ART002000341",          // KCI 논문 식별자
   "format": "oai_kci",           // 원본 포맷 (oai_kci 또는 oai_dc)
   "citation_count": "5",         // 피인용 횟수
   "doi": "10.xxxx/....",         // DOI
   "url": "[https://www.kci.go.kr/](https://www.kci.go.kr/)..." // KCI 원문 링크
+}