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2024-06-21 14:15:48
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GLUE数据集合1、 CoLA数据集 CoLA(The Corpus of Linguistic Acceptability，语言可接受性语料库)，单句子分类任务，语料来自语言理论的书籍和期刊，每个句子被标注为是否合乎语法的单词序列。本任务是一个二分类任务，标签共两个，分别是0和1，其中0表示不合乎语法，1表示合乎语法。样本个数：训练集8, 551个，开发集1, 043个，测试集1, 063个。
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2023-08-14 10:28:50
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NLP 开源数据集的整理与应用
在NLP（自然语言处理）领域，开源数据集的利用对于算法训练与模型优化至关重要。通过合理的使用这些数据集，我们不仅可以提高模型性能，还能在实际应用中开发出更加智能的产品。本文将详细探讨如何高效地使用“NLP 开源数据集”，以版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化、生态扩展六大部分展开。
### 版本对比
开源数据集的版本信息历来都是关键，了解不同版本
在当今的技术环境中，自然语言处理（NLP）是一个非常热门的研究领域，其中开源数据集的可用性直接影响了相关模型的训练和性能。为了帮助开发者更好地利用这些开源数据集，以提高NLP任务的效率，本博文将详细记录一个流程，从问题定位、参数解析到调试步骤、性能调优，最终到排错指南与最佳实践。
### 背景定位
许多开发者在寻找适合其特定NLP任务的数据集时会面临困难，尤其是当所需的特定领域数据集不存在或者
中文常用词停用词数据集 该数据集主要包括中文停用词表、哈工大停用词表、百度停用词表、四川大学机器智能实验室停用词库四个部分。词表名词表文件中文停用词表cn_stopwords.txt哈工大停用词表hit_stopwords.txt百度停用词表baidu_stopwords.txt四川大学机器智能实验室停用词库scu_stopwords.txt汉语拆字词表 该词表主要用以提供字旁和部首查
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2024-03-14 12:18:00
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数据集数据集地址：http://m6z.cn/6pFPtCCASIA-HWDB-T：一个从中文手写数据库CASIA-HWDB收集的触摸字符数据库。所有接触的字符（或字符串）都用字符类别、接触点的位置以及字符串高度（LH）和平均笔划宽度（SW）等辅助值进行注释。根据不同的语言类型，触摸字符串...
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2023-05-01 17:43:02
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在这篇文章中，我将详细记录处理“kaggle 中文nlp数据集”相关问题的整个过程。这个过程不仅涉及到数据集的使用，还涉及到一些技术细节的分析和解决方案的实现，使其更加有效。
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Kaggle 是一个数据科学竞赛平台，其提供了大量丰富的开源数据集。其中，中文 NLP 数据集因其在中文处理领域的广泛应用而备受关注。这个问题背后，有多个用户场景，我将逐一还原这些场景：
- 用户需要利用 Ka
nlp 情绪数据集 开源数据是近年来在自然语言处理领域备受关注的话题。本文将为你展示如何获取、配置、部署和优化一个开源的nlp情绪数据集。我们将一步步进行拆解，让你明白从环境配置到最终部署的每个细节。
### 环境配置
首先，我们需要配置一个适合的开发环境，以便进行数据的处理和模型的训练。下面是整个环境搭建的流程图以及需要安装的依赖版本。
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flowchart TD
光学字符识别（OCR）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。前几个月，猿妹曾和大家分享过一个热门的中文OCR项目———chineseocr_lite。这两天猿妹才知道，百度也开源了一款超轻量级中文OCR，总模型大小仅8.6M，只有chineseocr_lite，那真真是超轻量级别的神级OCR。Padd
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2024-02-05 20:51:48
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文章目录一、什么是文本摘要？二、文本摘要的应用场景介绍三、SOTA模型简介四、文本摘要模型训练微调的代码实现1.PEGASUS模型4.GPT-3模型五、总结一、什么是文本摘要？文本摘要是将一段长文本缩减为一段简短的内容要点的过程。它可以帮助人们快速地了解一篇文章或一段文字的主要内容，节省时间和精力。文本摘要通常分为两种类型：提取式摘要和生成式摘要。提取式摘要使用文本中已有的句子或段落来生成摘要。这
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2023-10-16 22:20:51
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NLP在电子健康记录方面的应用（文献阅读）Deep EHR: a survey of recent advances in deep learning techniques for electronic health record (EHR) analysis摘要深度学习技术深度学习应用深度学习的可解释性EHR分析的未来方向Scalable and accurate deep learning
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2023-07-28 16:55:53
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接触NLP也有好长一段时间了，但是对NLP限于知道，但是对整体没有一个很好的认识。特整理了一下思绪，总结记录下：一、NLP的定义 还是按照常规的逻辑来看下定义：NLP(Natural Languange Processing,自然语言处理），方法是应用计算机来处理，理解和应用人类语言，目的是达到人机之间进行交流。分成自然语言理解和自然语言生成两部分。引用一个表来概括下：二、
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2023-08-21 10:26:12
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# 中文 NLP 文本摘要数据集创建指南
## 一、项目流程概览
在开始实现中文 NLP 文本摘要数据集之前，我们需要理清项目的流程和步骤。以下是实现的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|----|-----|
| 1 | 数据收集：获取中文文本数据 |
| 2 | 数据预处理：清洗和准备数据 |
| 3 | 特征提取：从文本中提取特征 |
| 4 | 模型训练：使用合适的算法训练
# 中文NLP问答数据集及其应用
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要研究方向，旨在让计算机能够理解、解释和生成人类语言。在这一领域，问答系统显得尤为重要，因为它们直接服务于信息检索和用户体验。而中文NLP问答数据集的出现，为研究和开发中文版问答系统提供了丰富的数据源。
## 什么是中文NLP问答数据集？
中文NLP问答数据集是一个包含问答对（即问题及其对应答案）的数据库。这些数据
原创
2024-09-29 04:56:25
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资源整理了文本分类、实体识别&词性标注、搜索匹配、推荐系统、指代消歧、百科数据、预训练词向量or模型、中文完形填空等大量数据集，中文数据集平台和NLP工具等。 新闻分类 今日头条中文新闻（短文本）分类数据集 ：https://github.com/fa
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2024-06-14 11:39:13
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开源自然语言处理（NLP）工具包的出现推动了研究人类语言的计算方法的快速发展。然而现有的NLP工具包，例如CoreNLP 、Flair、spaCy 和UDPipe等本身都存在一些缺陷：首先，现有工具包通常仅支持几种主要语言。这极大地限制了处理多语言文本的能力；其次，广泛使用的工具有时会针对准确性进行优化，可能会误导下游应用程序；第三，他们有时会假设输入文本已使用其他工具进行了标记或注释，但缺乏使用
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2023-10-31 10:36:39
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# NLP中文开源框架概述
自然语言处理（NLP）是计算机科学与人工智能的一个重要分支，它涉及计算机与人类语言之间的互动。在中文处理方面，由于语言的复杂性和丰富的文化背景，NLP 的发展尤为重要。现在，市场上涌现了许多开源框架来支持中文自然语言处理。本篇文章将介绍一些流行的中文 NLP 开源框架，并提供一些基本的代码示例来展示如何使用这些工具。
## 常见的中文 NLP 开源框架
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直到最近，最实用的自然语言理解（NLU）系统仍然使用的是分析阶段的流程，从词性标注和依存句法分析（dependency parsing）到计算输入文本的语义表示。尽管该流程促进不同分析阶段的模块化，但早期阶段中的错误可能影响到后面的阶段以及最终表示，中间阶段的输出可能与该阶段的相关性不强。例如，典型的流程可能在早期阶段执行依存句法分析任务，最后执行共指消解。即使你只对共指消解的输出感兴趣，它也可能
要找到一定特定的数据集可以解决各种机器学习问题，是一件很难的事情。越来越多企业或研究机构将自己的数据集公开，已经成为全球的趋势，这也将有助于大家进行更多研究。近期，亚马逊高级技术顾问 Will Badr 分享了 8 种适用于不同机器学习问题的常用数据集，并给出相应的描述，用法示例以及在某些情况下用于解决与该数据集相关的机器学习问题的代码。 1、Kaggle 数据集链接：https://w
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2023-11-10 22:24:05
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# 中文医学阅读理解NLP数据集的构建与实现
在自然语言处理（NLP）领域，中文医学阅读理解是一个重要的研究方向。为了构建一个有效的“中文医学阅读理解NLP数据集”，我们需要遵循一系列步骤。本篇文章将逐步带你实现这一目标。
## 流程概述
为了更清晰地阐述整个流程，我们可以将其分为几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 说明 |
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| 1 | 数据收集 |
