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中文新闻文本的多层次分类数据集(Python版·今日头条)

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简介:
本数据集为中文新闻文本设计,采用Python编写,涵盖今日头条平台上的丰富资源,实现了对新闻内容的多层次精细分类。 今日头条中文新闻文本多层分类数据集包含了各类新闻文章的分类标签,适用于进行深度学习模型训练与评估。数据集中包含丰富的中文新闻内容,覆盖多个主题领域,为研究者提供了宝贵的数据资源。

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  • Python·
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    本数据集为中文新闻文本设计,采用Python编写,涵盖今日头条平台上的丰富资源,实现了对新闻内容的多层次精细分类。 今日头条中文新闻文本多层分类数据集包含了各类新闻文章的分类标签,适用于进行深度学习模型训练与评估。数据集中包含丰富的中文新闻内容,覆盖多个主题领域,为研究者提供了宝贵的数据资源。
  • (toutiao-text-classfication-dataset)
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    今日头条中文新闻文本分类数据集包含大量中文新闻文章,涵盖了多个类别,旨在促进自然语言处理中的话题分类研究与应用。 中文文本分类数据集的数据来源是今日头条客户端。数据格式为:每行代表一条独立的新闻记录,并通过_!_进行字段分割。 - 第一个字段表示新闻ID。 - 第二个字段表示分类代码,如102对应娱乐类别的code。 - 第三个字段表示该条目所属的具体类别名称,例如news_entertainment。 - 最后是具体的新闻标题内容和相关关键词列表。 具体示例: 6552431613437805063_!_102_!_news_entertainment_!_谢娜为李浩菲澄清网络谣言,之后她的两个行为给自己加分_!_佟丽娅,网络谣言,快乐大本营,李浩菲,谢娜,观众们 分类code与名称对应关系如下: - 100 民生 故事 news_story - 101 文化 文化 news_culture - 102 娱乐 娱乐 news_entertainment - 103 体育 体育 news_sports - 104 财经 财经 news_finance - 106 房产 房产 news_house - 107 汽车 汽车 news_car - 108 教育 教育 news_edu - 109 科技 (原文中未完整列出,此处仅提供示例)
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    本数据集为新闻文本分类专门设计,包含大量来自今日头条的真实新闻样本,涵盖多个类别,旨在促进机器学习社区内的研究与开发。 头条新闻文本分类数据集包含11个类别,接近50万条数据,每条记录由新闻标题加上提取的关键词组成,并且分为训练数据和验证数据两个文件。
  • _chinese-toutiao-news-classification-dataset.zip
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    中文头条新闻分类数据集包含大量中文新闻文章,涵盖了多个主题和类别,适用于文本挖掘、自然语言处理及机器学习模型训练与测试。 中文新闻分类数据集(chinese-toutiao-news-classification-dataset)包含了大量的中文新闻文章,用于训练和测试文本分类模型。该数据集涵盖了多种新闻类别,为研究者提供了丰富的资源来开发和完善自然语言处理技术。
  • 章抓取爬虫.csv
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    本项目为一个用于从今日头条网站收集新闻数据的爬虫程序,旨在帮助用户自动化获取新闻资讯,便于数据分析与研究。 单日今日头条新闻文章采集包含大量信息。
  • 优质
    该数据集包含了大量经过人工标注的中文新闻文本样本,适用于训练和评估新闻文本分类模型的性能。 资源为新闻类的中文文本分类数据集,能够满足机器学习和文字分析方面的需求。
  • 【深度学习38万(仅标题)
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    本数据集包含来自今日头条的38万条新闻标题,旨在为自然语言处理和文本分类研究提供丰富的训练资源。 今日头条拥有38万条新闻数据,这些数据可以用于文本分类模型的训练,并且适合使用LSTM模型进行训练。
  • 优质
    这是一个包含各类新闻文章的数据集合,用于训练和测试机器学习模型进行自动化的新闻分类。该数据集包含了丰富的标签类别以及大量的文档内容。 该新闻数据集与一篇关于使用Python进行新闻文本分类的项目相对应,该项目代码详尽,读者可自行实现。
  • 优质
    本数据集包含大量新闻文章,已按照主题进行细致分类,旨在为研究者和开发者提供丰富的资源以优化新闻文本分类模型。 天池比赛使用了新闻文本分类数据集,包括test_a.csv和train_set.csv两个文件。
  • 优质
    这个数据集包含了大量用于训练和测试新闻文章自动分类算法的新闻文本样本,是研究自然语言处理与机器学习的重要资源。 零基础入门NLP-新闻文本分类:使用test_b.csv、test_a_sample_submit.csv、test_a.csv、test_b_sample_submit.csv 和 train_set.csv 进行学习和实践。