1.使用Pandas读取数据集。 2.统计每年的发文数量，并绘制折线图。 3.统计出版社的发文量信息，列出发文前10位的出版社。 4.使用jieba分词，对摘要进行分词统计，制作词频前30位的词云图。（需安装jieba分词和词云工具包）。

以下是Python代码实现：

import pandas as pd
import jieba
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 1.使用Pandas读取数据集
df = pd.read_csv('articles.csv')

# 2.统计每年的发文数量，并绘制折线图
year_count = df.groupby('year')['title'].count()
plt.plot(year_count.index, year_count.values)
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Number of Articles')
plt.show()

# 3.统计出版社的发文量信息，列出发文前10位的出版社
publisher_count = df.groupby('publisher')['title'].count().sort_values(ascending=False)[:10]
print(publisher_count)

# 4.使用jieba分词，对摘要进行分词统计，制作词频前30位的词云图
abstracts = df['abstract'].tolist()
text = ''.join(abstracts)
words = [word for word in jieba.cut(text) if len(word) >= 2]
word_counts = Counter(words).most_common(30)
wordcloud = WordCloud(font_path='msyh.ttc', background_color='white').fit_words(dict(word_counts))
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()

其中，'articles.csv'是数据集的文件名。在第4步中，需要先安装jieba分词和wordcloud工具包，可以使用以下命令进行安装：

!pip install jieba wordcloud

这样就可以顺利地完成数据处理任务了。