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WikiSQL是一个大型、带有注释的语义分析语料库,专门用于开发自然语言界面。

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简介:
维基SQL是一个规模宏大的众包数据集,专门设计用于构建关系数据库的自然语言界面。该数据集是与我们团队开展的相关研究项目紧密结合的数据集,并作为参考资料。如果您在您的工作中使用了维基SQL,请务必按照以下格式进行引用:钟国、熊才明和理查德·索赫。2017年。Seq2SQL:利用强化学习技术,从自然语言描述中生成结构化查询。@article{zhongSeq2SQL2017, author = {Victor Zhong and Caiming Xiong and Richard Socher}, title = {Seq2SQL: Generating Structured Queries from Natural Language}

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  • WikiSQL规模标助力接口
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    简介:WikiSQL是一个大型数据库,包含大量针对维基表格的结构化查询和自然语言问题,旨在促进将自然语言转换为SQL查询的研究。 维基SQL 是一个庞大的众包数据集,用于为关系数据库开发自然语言界面。该数据集与我们的工作《Seq2SQL:使用强化学习从自然语言生成结构化查询》一同发布。如果您使用WikiSQL,请参考以下文献: 钟国, 熊才明和理查德·索赫。 2017年。Seq2SQL: 使用强化学习从自然语言生成结构化查询。 @article{zhongSeq2SQL2017, author = {Victor Zhong and Caiming Xiong and Richard Socher}, title = {Seq2SQL: Generating Structured Queries from Natural Language using Reinforcement Learning} }
  • C抗扰控制实现
    优质
    本作品介绍了一种基于C语言编程实现的自抗扰控制器(ADRC),并详细解释了代码中的关键部分及其工作原理。该方法结合理论与实践,旨在简化复杂控制系统的设计过程,并提高其鲁棒性。 使用C语言实现自抗扰控制,并附有详细注释,希望能为需要的朋友提供帮助。
  • 使Java词法、法和
    优质
    本项目采用Java语言实现了一个全面的语言处理工具,涵盖了词法分析、语法解析及语义分析三大核心模块。旨在为程序设计提供高效准确的代码理解和优化支持。 用Java语言编写的词法分析器、语法分析器和语义分析器已经内置了静态的基本语言功能。这些工具通过文件读入代码,并上传供各位学习交流使用。
  • 中文处理中文本
    优质
    本中文文本分类语料库为研究者提供大量标注数据,涵盖多个主题类别,旨在促进中文自然语言处理领域内的机器学习和信息检索技术的发展与应用。 中文自然语言处理文本分类语料包含15个类别:财经、电竞、房产、国际、教育、军事、科技、旅游、民生、农业、汽车、体育、文化、娱乐以及证券。
  • 中文处理中文本
    优质
    本中文文本分类语料库涵盖了广泛的主题和领域,旨在支持研究者进行高效准确的中文自然语言处理任务,促进机器学习算法在中文环境下的应用与发展。 中文自然语言处理文本分类语料包含15个类别:财经、电竞、房产、国际、教育、军事、科技、旅游、民生、农业、汽车、体育、文化、娱乐和证券。
  • 处理中、标集及符号说明
    优质
    本文章介绍了在自然语言处理领域中常用的语料库和标注集,并对相关符号进行了详细说明。 我花费了大量时间搜集了一个自然语言处理语料库的标注集,其中包括词性标注、命名实体识别BIO标签以及中文组块分析chunk标记。
  • C计算器
    优质
    这是一款功能全面的C语言编写的图形用户界面计算器程序,支持基本算术运算及科学计算,并提供友好的交互式操作体验。 这是用C语言编写的一个计算器程序,并带有界面设计。欢迎大家下载使用!
  • C贪吃蛇源码
    优质
    这段代码提供了一个带注释的C语言版本的经典游戏“贪吃蛇”的完整实现。每个函数和关键代码段都配有详细的解释,帮助学习者理解程序的工作原理。适合初学者研究与实践。 使用Windows API开发的贪吃蛇游戏代码如下: ```cpp #include #include resource.h #include Node.h #include #include TCHAR szAppname[] = TEXT(Snack_eat); #define SIDE (x_Client / 80) #define x_Client 800 #define y_Client 800 #define X_MAX 800 - 20 - SIDE // 点的X坐标范围 #define Y_MAX 800 - 60 - SIDE // 点的Y坐标范围 #define TIME_ID 1 #define SECOND 100 #define NUM_POINT 10 // 总点数定义 #define ADD_SCORE 10 LRESULT CALLBACK WndProc(HWND, UINT, WPARAM, LPARAM); int WINAPI WinMain(HINSTANCE hInstance, HINSTANCE hPrevInstance, PSTR szCmdLine, int iCmdShow) { HWND hwnd; // 窗口句柄 MSG msg; // 消息结构体 WNDCLASS wndclass; // 窗口类定义 HACCEL hAccel; wndclass.style = CS_HREDRAW | CS_VREDRAW; wndclass.lpfnWndProc = WndProc; wndclass.cbClsExtra = 0; wndclass.cbWndExtra = 0; wndclass.hInstance = hInstance; // 应用程序实例句柄 wndclass.hIcon = LoadIcon(NULL, IDI_APPLICATION); wndclass.hCursor = LoadCursor(NULL, IDC_ARROW); wndclass.hbrBackground = (HBRUSH)GetStockObject(WHITE_BRUSH); wndclass.lpszMenuName = szAppname; wndclass.lpszClassName = szAppname; if (!RegisterClass(&wndclass)) { MessageBox(NULL, TEXT(这个程序需要Windows NT!), szAppname, MB_ICONERROR); return 0; } hwnd = CreateWindow(szAppname, TEXT(Snack_eat), WS_OVERLAPPEDWINDOW & ~WS_THICKFRAME & ~WS_MAXIMIZEBOX, CW_USEDEFAULT, CW_USEDEFAULT, x_Client, y_Client, NULL, NULL, hInstance, NULL); ShowWindow(hwnd, iCmdShow); UpdateWindow(hwnd); hAccel = LoadAccelerators(hInstance, szAppname); // 加载加速键 while (GetMessage(&msg, NULL, 0, 0)) if (!TranslateAccelerator(hwnd, hAccel, &msg)) { TranslateMessage(&msg); DispatchMessage(&msg); } return msg.wParam; } ``` 这段代码展示了如何使用Windows API创建一个贪吃蛇游戏的基本框架,包括窗口类的注册、窗口的创建和消息循环等核心部分。
  • R处理及机器情感
    优质
    本课程聚焦于运用R语言进行深度文本挖掘与情感分析,涵盖从数据预处理到模型构建的各项技能,助力学员掌握基于文本的情感计算方法。 自然语言处理是机器理解人类情感的第一步。今天我们将使用R语言,并借助两款强大的工具——用于中文分词的jieba和用于大数据运算的spark来处理自然语言并提取其中的情感信息。该资源包含了完成机器情感认知所需的基本资料及R代码,具体操作方法请参阅相关文章。