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经过整理的搜狗实验室全网新闻数据样本（适用于word2vec）

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简介：
本数据集为经整理的搜狗实验室全网新闻文本，旨在优化Word2Vec模型训练，助力自然语言处理研究与应用。 为了测试word2vec的数据样本，我们从搜狗实验室全网新闻数据库下载并提取了新闻内容的数据。

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  • 经过整理的搜狗实验室全网新闻数据样本（适用于word2vec）
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    本数据集为经整理的搜狗实验室全网新闻文本，旨在优化Word2Vec模型训练，助力自然语言处理研究与应用。 为了测试word2vec的数据样本，我们从搜狗实验室全网新闻数据库下载并提取了新闻内容的数据。
     
  • 搜狗实验室新闻文本分类数据
    优质
    本数据集由搜狗实验室构建，专为新闻文章自动分类设计，包含大量标注好的文本样本，旨在促进机器学习与自然语言处理研究。 搜狗实验室的新闻数据主要用于文本分类的研究。
     
  • 搜狗实验室新闻分类数据集
    优质
    简介：搜狗实验室新闻分类数据集是由搜狗公司研发的一个包含大量新闻文本的数据集合，旨在促进自然语言处理和机器学习领域内的研究与应用。该数据集涵盖了多个类别、多种类型的新闻文章，为研究人员提供了宝贵的资源来训练和测试各类算法模型。 搜狗实验室的新闻分类语料库包含10个类别，总共有50多万条记录。这些类别分别是：汽车、财经、IT、健康、体育、旅游、教育、招聘、文化和军事。
     
  • 搜狗实验室新闻数据汇总.zip
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    该文件包含搜狗实验室收集和整理的大量新闻数据，可用于研究、分析及开发相关应用程序。包含了时间跨度内的各类新闻文本与相关信息汇总。 这段文字中的val（已整理的搜狗实验室新闻文本数据）和stopwords数据来源于网课资源，能够帮助新手尽快完成一次新闻文本分类的实战项目。
     
  • 搜狗新闻分类数据样本
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    《搜狗新闻分类数据样本》是一份涵盖广泛主题和领域的新闻文本集合，旨在支持自然语言处理技术中的机器学习与数据分析研究。 这段文字描述了来自搜狗实验室的新闻分类系统，涵盖金融、体育、军事等多个领域共11个分类集。
     
  • 搜狗实验室在机器学习中发布的搜狗新闻数据集
    优质
    简介：搜狗实验室发布了其在机器学习领域的最新成果——搜狗新闻数据集，旨在推动自然语言处理和信息检索技术的发展。 在机器学习领域，搜狗实验室发布了一个名为搜狗新闻的数据集。
     
  • 搜狗实验室文本整理版
    优质
    搜狗实验室文本整理版汇集了搜狗研究团队在人工智能、自然语言处理等领域的最新研究成果和技术应用实践，旨在为开发者和学者提供灵感与支持。 我已经整理并分类了搜狗实验室一个月的数据，并去除了无用的信息。
     
  • 使用百科与搜狗新闻数据训练Word2Vec模型
    优质
    本项目旨在利用大规模的百科和新闻文本数据，通过深度学习技术中的Word2Vec算法进行词嵌入训练，以生成高质量的词汇向量表示。 中文Word2Vector词向量实现说明：此处暂不深入探讨背后的原理，主要目的是尽快训练一个中文词向量模型。环境配置如下：笔记本电脑（i5-4210M CPU @ 2.60GHz × 4, 内存8GB），操作系统为Ubuntu 16.04 LTS独立系统，Python版本3.6.1；依赖库包括numpy、scipy、gensim、opencc和jieba。 第一步是获取语料库： - 维基百科：原始文件大小约为1.6G（zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2）。 - SogouCA全网新闻数据：该部分包含的是来自若干新闻站点在2012年6月—7月期间国内、国际、体育、社会及娱乐等共计18个频道的新闻，原始文件大小约为746.3M（news_tensite_xml.full.tar.gz）。 第二步是进行语料库预处理： - 搜狗新闻数据集：这些数据涵盖多个新闻站点2012年6月—7月期间国内、国际、体育、社会及娱乐等共计18个频道的新闻内容，包括URL和正文信息。
     
  • SougoCS：搜狗新闻文本分类数据集
    优质
    简介：SougoCS是搜狗公司发布的新闻文本分类数据集，旨在促进中文自然语言处理领域的研究与应用，包含大量标注的数据样本。 SougoCS数据集包含近10万条搜狐新闻文本，并分为11类。搜狗提供的原始数据为未分类的XML格式，此资源已经将XML解析并进行了分类处理，方便使用。
     
  • 经过预处理的搜狐新闻数据（UTF-8编码）
    优质
    该数据集包含经预处理后的搜狐新闻文章，采用UTF-8编码格式存储。内容涵盖了广泛的主题和类别，适合文本分析、自然语言处理等研究应用。 搜狐新闻语料包含5000条记录，每条记录包括新闻标题、新闻链接、新闻内容和新闻类别。