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THUCNews数据集

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简介：
THUCNews数据集

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  • THUCNews数据集.zip
    优质
    THUCNews数据集是一份包含中国主流媒体新闻的文章分类数据集合，适用于中文文本分析与机器学习研究。 LSTM/CNN网络实现新闻文本分类的Jupyter源代码可以在下载后直接运行。文件包括词向量表、单词词典以及完整的Jupyter源代码。
  • THUCNews新闻数据集.7z
    优质
    THUCNews新闻数据集.7z包含了一个丰富的中文新闻文章集合，涵盖时政、社会等多个类别，适用于文本挖掘和自然语言处理研究。 THUCNews 数据集是根据新浪新闻 2005 年至 2011 年间的历史数据筛选过滤生成的，包含约74万篇新闻文档，均为 UTF-8 纯文本格式。此数据集在原始新浪新闻分类体系的基础上重新整合划分出包括财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏和娱乐在内的14个候选分类类别。
  • THUCNews新闻数据集.7z
    优质
    THUCNews新闻数据集.7z包含了清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室收集和整理的中文新闻文本数据，适用于各类文本挖掘及机器学习任务。 THUCNews 数据集是根据新浪新闻从2005年到2011年间的历史数据筛选过滤生成的，包含74万篇新闻文档，均为UTF-8纯文本格式。此数据集在原始新浪新闻分类体系的基础上重新整合划分出14个候选分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏和娱乐。
  • THUCNews新闻文本分类数据集修订版
    优质
    THUCNews新闻文本分类数据集修订版包含大量中国主流媒体的新闻文章，涵盖了时政、财经等十几个类别，旨在为研究者提供一个全面且高质量的数据资源。 包含体育、游戏等10个类别的数据共有60000多条，格式为：标签\t文本语料。
  • Python使用BERT对THUCnews数据集做文本分类的源码及文本数据.zip
    优质
    本资源提供利用Python结合BERT模型进行中文新闻文章分类的代码和THUCNews数据集。适用于自然语言处理相关研究与实践，助力初学者快速上手文本分类项目。 【资源说明】Python基于bert对thuc新闻数据集进行文本分类源码+文本数据.zip 1. 本资源中的所有项目代码都经过测试，并确保运行成功且功能正常，可以放心下载使用。 2. 此项目适用于计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工，也适合初学者学习进阶。此外，它还可以作为毕业设计项目、课程作业或者初期立项演示等用途。 3. 如果有一定基础的话，在此基础上进行修改以实现其他功能是完全可行的。
  • 基于TensorFlow和CNN的新浪新闻文本分类（使用THUCNews数据集）- 附带资源
    优质
    本项目利用TensorFlow框架与卷积神经网络(CNN)技术对新浪新闻进行自动分类，实验采用THUCNews数据集，并提供相关代码及模型资源。 基于TensorFlow框架及卷积神经网络（CNN）技术，并利用清华数据集THUCNews进行新浪新闻的文本分类研究。该项目旨在通过深度学习方法提升新闻文本自动分类的效果与效率。
  • 使用TensorFlow和CNN在THUCNews数据集上实现字符级卷积神经网络的文本分类代码
    优质
    本项目利用TensorFlow框架，在THUCNews数据集上构建了一个基于字符级别的卷积神经网络（CNN）模型，旨在高效地进行中文新闻文章的自动分类。通过精心设计的字符嵌入层和多尺度卷积核的应用，该模型能够捕捉到文本中的局部特征及上下文信息，从而实现高精度的分类任务。 本段落介绍了基于TensorFlow框架的字符级卷积神经网络(CNN)在清华数据集THUCNews上的文本分类算法实现源码。
  • ECG数据集-数据集
    优质
    本ECG数据集包含了多种心电图记录，旨在支持心脏疾病的研究与诊断模型开发，适用于医疗AI领域。 a01.csv a01er.csv a02.csv a01r.csv a03.csv a03er.csv a02er.csv a02r.csv a03r.csv a04er.csv a04r.csv a05.csv a04.csv a06.csv a07.csv a08.csv a09.csv a10.csv a11.csv a12.csv a13.csv a14.csv a15.csv a16.csv a18.csv a19.csv a20.csv b01.csv a17.csv b01er.csv b03.csv b02.csv b04.csv b01r.csv b05.csv c01.csv c02.csv c01r.csv c01er.csv c03.csv c02er.csv c03er.csv c04.csv c06.csv c05.csv c07.csv c03r.csv c08.csv c09.csv x01.csv c10.csv x03.csv x02.csv x04.csv x05.csv x07.csv x06.csv x08.csv x10.csv x09.csv x11.csv x12.csv x13.csv x14.csv x15.csv x16.csv x17.csv x18.csv x19.csv x20.csv x21.csv x22.csv x23.csv x24.csv x25.csv x26.csv x27.csv x28.csv x30.csv x31.csv x33.csv x32.csv x34.csv x29.csv x35.csv