Advertisement

cnews（文本分类）压缩包。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该cnews中文文本分类数据集，是通过对新浪新闻RSS订阅频道在2005年至2011年间积累的历史数据进行的仔细筛选和精制而构建的，其中囊括了74万篇新闻文档，总计占用2.19 GB的存储空间。这些文档均以UTF-8纯文本格式呈现。基于原始的新浪新闻分类体系，我们进一步进行了重新整合和细致划分，最终确定了14个候选的分类类别，具体包括：财经新闻、彩票信息、房地产市场、股票交易、家居生活、教育资讯、科技前沿、社会事件、时尚潮流、时事政治、体育赛事、星座运势、游戏娱乐以及娱乐八卦。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • CNEWS中文文本分类数据集
    优质
    CNEWS中文文本分类数据集是一套包含新闻文章及其对应类别的大型数据集合，旨在促进中文自然语言处理领域的研究与应用。 cnews中文文本分类数据集是由清华大学根据新浪新闻RSS订阅频道2005年至2011年间的历史数据筛选过滤生成的。训练过程的具体细节可以在我的博客中找到。
     
  • ZXPSignLib-minimal.dll文件压缩包版本
    优质
    ZXPSignLib-minimal.dll文件压缩包版本是一款精简优化后的动态链接库文件，适用于需要减小应用程序体积或提高加载速度的场景。该压缩包包含了运行所需的核心功能组件，便于开发者快速集成使用。 ZXPSignLib-minimal.dll 是一个动态链接库（DLL）文件，在 Windows 操作系统中用于支持特定功能或程序。在这个例子中，该 DLL 文件与 Adobe Photoshop 相关，并可能为这款图像处理软件提供数字签名或安全相关的服务。DLL 文件允许多个程序共享代码和资源，从而节省内存并提高系统的效率。 Adobe Photoshop 是一款领先的图像编辑和设计工具，在专业摄影师、设计师以及创意工作者当中广泛使用。它提供了丰富的功能，包括图像调整、图层操作、滤镜应用及3D图形创建等。ZXPSignLib-minimal.dll 可能在处理数字证书验证或保护用户数据时发挥作用。 当 ZXPSignLib-minimal.dll 文件缺失或错误时，可能会导致 Adobe Photoshop 无法正常启动或者执行特定功能。在这种情况下，下载并解压此文件到正确的系统目录（通常是 C:WindowsSystem32）可以解决问题。然而，请勿随意从互联网上下载 DLL 文件，因为这可能导致安全风险如病毒或恶意软件的感染。请确保从可信赖来源获取，并在必要时使用杀毒软件进行扫描。 处理此类问题时还应注意以下几点： 1. 确保所有软件（包括 Adobe Photoshop）都是最新版本。 2. 如果是程序更新后出现问题，尝试回滚到之前的版本以解决问题。 3. 运行系统文件检查器 (SFC scannow) 来修复可能损坏的系统文件。 4. 检查是否有其他冲突的软件或驱动程序。 5. 在安装新软件或硬件之前备份重要的系统文件。 了解 DLL 文件及其在 Adobe Photoshop 中的作用有助于更好地解决可能出现的技术问题。同时，保持良好的维护习惯、定期更新软件和使用防病毒软件是预防此类问题的关键措施。进行任何系统级别的更改前，请创建系统还原点以备不时之需。
     
  • torch2trt 压缩包版本
    优质
    Torch2Trt是一款将PyTorch模型转换为TensorRT优化模型的工具。压缩包版本方便用户直接下载安装，适用于希望加速深度学习推理过程的研究者和开发者。 深度学习模型转换安装包
     
  • 用于Python文本数据分析的数据压缩包
    优质
    这是一个专为Python设计的数据压缩包，内含丰富的文本数据集，旨在加速文本分析与处理任务，适用于学术研究和项目开发。 在进行Python文本分析时，可以使用小说数据压缩包对数据进行处理与分析。首先，在Python环境中通过open函数打开所需的文本段落件，并指定相应的读取模式（例如’r’）及字符编码方式（通常为’utf-8’）。接着利用Natural Language Toolkit (NLTK) 库执行分词操作并移除停用词，其中分词指的是将连续的文本分割成独立单词的过程；而停用词则是在大量出现却无实际意义的词语，在此步骤中可以通过调用NLTK提供的预定义列表来实现。最后，借助WordCloud库根据文本内容中的词汇频率生成直观且具有视觉吸引力的词云图，并使用matplotlib工具进行展示。
     
  • three.js-master 压缩包版本
    优质
    three.js-master压缩包版本包含了一个用于在网页上创建3D图形的JavaScript库Three.js的源代码和资源文件。此版本适合开发者直接下载使用或进行二次开发，以构建高质量的交互式3D场景。 在前端绘制3D图形时会用到three.js文件。由于包含的文件较多，因此需要查找具体的js文件来确定哪些是必需的。
     
  • husky.zip 压缩包 0.4.8版本
    优质
    husky.zip 是一个包含 husky 项目特定版本（0.4.8）文件的压缩包。打开此压缩包可以获得该版本的所有源代码和资源文件，方便开发者进行版本管理和回溯测试。 仿真环境 0.4.8 版本压缩包。
     
  • 如何拆分压缩文件：压缩包分割器及下载指南
    优质
    本教程详细介绍如何使用压缩包分割器软件来拆分和合并大体积的压缩文件，并提供相关工具的下载链接与安装指导。 遇到大型压缩包不想重新压缩的话，可以试试这个软件。它非常小巧，只负责分割而不进行压缩。用记事本打开查看使用说明即可。
     
  • SAP WebIDE本地版本压缩包
    优质
    SAP Web IDE Local是用于开发ABAP和HTML5应用的离线版集成开发环境。此压缩包包含安装所需的所有文件。 SAP WebIDE是SAP公司推出的一款面向Fiori应用和SAPUI5开发的集成开发环境（IDE），它为开发者提供了一个强大的云端开发平台，用于设计、构建和测试基于SAP平台的应用程序。WebIDE提供了丰富的工具和服务，可以简化开发流程，实现快速开发和部署。该工具支持多种开发模型，包括OData服务开发、SAPUI5应用开发及Fiori应用的创建，其目的在于加速前端应用程序的研发，并帮助开发者在SAP HANA平台上构建高性能的应用程序。 SAP Fiori是一套设计语言和用户体验指南，旨在为SAP软件提供统一且角色导向的用户界面。通过使用Fiori，用户可以获得更简洁直观的操作体验，从而提高工作效率。这些应用基于Web技术开发，可以在各种设备上运行，包括桌面、平板电脑及手机。 SAPUI5是用于构建HTML5丰富互联网应用程序（RIA）的一个前端框架，它继承了jQuery库的易用性，并支持响应式设计以适应不同类型的终端设备。此框架提供了大量遵循Fiori设计指南的预设控件，使得开发的应用不仅功能强大且界面美观。 压缩包文件中包含“eclipse”表明该压缩包可能包括一个预先配置好的Eclipse环境。Eclipse是一个开源集成开发平台，支持多种编程语言和插件，在Java开发领域尤为广泛，并可通过安装特定插件来适应其他技术栈的需求。在SAP WebIDE的背景下，Eclipse可能是用于本地开发与测试的一个工具，方便开发者模拟WebIDE环境而无需连接到云服务器。 鉴于SAP Development Tools官网已不再提供WebIDE本地版工具下载服务，该压缩包成为那些希望学习和从事前端开发人员的重要资源。它允许用户在没有网络的情况下安装并体验各种功能，从而更好地掌握Fiori应用及UI5控件的使用技巧。这不仅提高了工作效率，并且支持离线环境下的代码测试与调试。 开发者利用此压缩包时需遵循特定步骤进行解压和安装操作。成功安装后，在本地机器上即可访问WebIDE的各项特性，包括项目管理、源码编辑器、调试工具以及Fiori应用设计器等组件。这为开发人员提供了极大的便利，特别是在频繁测试代码的情况下无需每次都登录云平台。 SAP WebIDE的本地版压缩包是专为从事相关工作的开发者提供的实用资源，它不仅保留了WebIDE的核心功能，并且结合了强大的Fiori和UI5技术优势。对于致力于提升工作效率与应用质量的专业人士而言，这是一个宝贵的工具。
     
  • nltk_data压缩包文件
    优质
    NLTK_DATA压缩包包含了Python自然语言处理库NLTK所需的数据文件和模型资源，便于用户快速安装并使用该库进行文本分析。 在Python的自然语言处理（NLP）领域，NLTK库扮演着至关重要的角色，而nltk_data是其重要组成部分之一。它包含了大量用于训练模型、进行文本预处理以及执行各种NLP任务的数据集和资源。本段落将深入探讨nltk_data包含的各个子模块及其应用，帮助读者更好地理解这一关键工具。 首先来看`chunkers`模块。分词后的进一步处理称为Chunking，它通过组合具有相同词性的连续词语来形成更大的单元，如名词短语或动词短语。nltk_data提供了预训练的chunker，方便对文本进行结构分析，这对于信息提取和语义理解非常有用。 其次，`corpora`是nltk_data的核心部分之一，包含了各种语言的语料库（例如Brown语料库、Gutenberg电子书以及Web文本等）。这些丰富的数据源不仅用于训练和测试NLP模型，还适用于词汇习得、语法分析及情感分析等多种任务。 在`grammars`模块中，一系列预定义的语法规则被提供给开发者使用。通过结合这些规则与NLTK解析器，可以构建复杂的自然语言理解和生成系统。 `help`子目录为初学者提供了关于NLTK库的重要辅助信息、文档和示例教程等资源。 此外，在`models`模块中包含了一系列预训练模型（如词性标注器和命名实体识别器），这些可以直接应用于处理新的文本数据，大大减少了开发者的训练成本。 另外，nltk_data中的`stemmers`集合了多种词干提取算法（例如Porter Stemmer和Lancaster Stemmer）。它们能够将单词还原到其基本形式，便于后续的文本分析与信息检索工作。 在`taggers`模块中，则包括了一系列用于自动为每个单词添加词性标签的工具（如基于条件随机场的Maxent_Tagger），这是许多NLP任务的基础步骤之一。 最后，在处理文本时不可或缺的是通过使用nltk_data中的`tokenizers`来将文本分割成最基本的单元，例如PunktSentenceTokenizer能够智能地识别句子边界，这对于后续文本处理至关重要。 总之，nltk_data是NLTK库的强大后盾。它提供了丰富的数据资源、预训练模型和工具，极大地简化了自然语言处理的复杂性。无论是新手还是经验丰富的开发者都能从中受益，并利用其高效准确地实现诸如情感分析、主题建模及机器翻译等复杂的NLP任务。