Advertisement

包含13个数据集，例如20ng、MR、R8、R52、OHSUMED、Wiki和AGNews。

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

简介：
该文本分类数据集包含13个不同的数据集，包括20ng、MR、R8、R52、OHSUMED、Wiki、AGNews等，数据量十分庞大，为进行深度学习实验提供了充足的资源和可能性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 20ng、mr、ohsumed、R8、R52、agnews和imdb等13个数据集
    优质
    本研究涵盖了包括20ng、mr、ohsumed在内的多个文本分类数据集，如R8、R52、agnews及imdb等共十三种，用于评估模型在不同任务上的表现。 标题中的“20ng_mr_ohsumed_R8_R52_agnews_imdb等13个数据集”指的是13个不同的文本分类数据集的集合。这些数据集在信息检索和自然语言处理（NLP）领域中广泛用于训练和评估文本分类模型。每个数据集都有其独特的特点和应用场景，下面将逐一详细介绍。 1. **20 Newsgroups (20ng)**：这是一个著名的英文文本数据集，包含了20个不同主题的新闻组讨论话题，如汽车、科学、宗教等。数据集通常被划分为训练集和测试集，用于文档分类任务。 2. **MR (Movie Reviews)**：这个数据集是针对电影评论的情感分析任务，包含了正面和负面评论。它被用于二元情感分类，即判断一条评论是对电影的正面评价还是负面评价。 3. **OHSUMED**：这是医学文献的摘要数据集，用于信息检索和文本分类。它的目的是帮助研究人员快速找到与特定主题相关的医学论文。 4. **R8**：R8是从更大的 Reuters-21578 数据集中提取出来的，包含8个新闻类别。这个数据集简化了原始数据集，使得处理更快，更适合小型研究项目。 5. **R52**：与R8类似，R52也是从Reuters-21578中抽取的，但它有52个类别，因此分类任务更为复杂。 6. **AGs News**：这是一个新闻分类数据集，包含四个大类：世界、体育、商业和技术。它常用于评估新闻文章的自动分类系统。 7. **IMDB**：IMDB数据集来源于互联网电影数据库，包含大量电影评论，用于进行情感分析或极性分类，判断评论是正面还是负面。 这些数据集在机器学习和深度学习领域有着重要作用，因为它们可以帮助研究人员和开发者验证和比较不同文本分类算法的性能。处理这些数据时，常见的步骤包括文本预处理（如去除停用词、词干提取）、特征表示（如词袋模型、TF-IDF、词嵌入）以及模型训练（如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型如LSTM或BERT）。此外，还需要进行性能评估（准确率、召回率和F1分数等）。 这13个数据集为文本分类研究提供了丰富的资源，涵盖了多种主题和应用场景。对于开发和优化文本理解的算法具有重要意义，在实际应用中可以结合这些数据集进行模型训练和调优以提高文本分类的准确性与效率。同时，它们也为教育和学术研究提供了宝贵的资料，帮助学生和学者深入理解文本分类面临的挑战及解决方案。
     
  • 文本分类数据集汇总（含20ng、mr、R8、R52、ohsumed、wiki、agnews等13个数据集）
    优质
    本文档提供了多个流行的文本分类数据集概览和下载链接，涵盖新闻组讨论、评论分析等多个领域，包括20ng、mr、R8、R52、ohsumed、wiki及agnews等共计十三种。适合研究与开发使用。 文本分类数据集包括20ng, mr, R8, R52, ohsumed, wiki和agnews等多个类别，包含大量数据，非常适合进行深度学习实验。
     
  • fire数据集包含10000个案例
    优质
    fire数据集汇集了10000个独特的火灾相关实例，旨在为研究和开发提供全面的数据支持，促进消防预警与应急响应技术的进步。 可以用来学习数据挖掘和机器学习算法的数据集有很多资源可供选择。这些数据集可以帮助学生和研究人员理解并实践各种算法和技术。
     
  • 几个包含人类运动位置和路径的GPS数据集（如骑行和跑步）
    优质
    本数据集收录了详尽的人类运动轨迹信息，涵盖步行、骑行等多种活动类型。通过GPS技术精准记录参与者的位置与路线，为分析个人及群体行为模式提供了宝贵资源。 几个人类运动位置路线的GPS数据集，包括骑行、跑步等活动的运用路线GPS位置标记数据。
     
  • MSTAR数据集，包含十个类别
    优质
    MSTAR数据集是一套包含了十种类别目标的雷达图像集合，广泛应用于地面目标识别与分类的研究领域。 该实验数据来源于美国国防高等研究计划署（DARPA）支持的MSTAR项目所发布的实测SAR地面静止目标数据集。无论是国内还是国际上，针对SAR图像目标识别的研究大多基于此数据集进行。 采集这些数据使用的传感器是高分辨率聚束式合成孔径雷达，其分辨率为0.3m×0.3m，在X波段工作，并采用HH极化方式。经过前期处理后，从原始数据中提取出像素大小为128×128的包含各类目标的切片图像。 该数据集主要由静止车辆的SAR切片图像构成，包括多种不同车型在各个方位角下的目标图像。此数据集中包含了MSTAR计划推荐使用的训练集和测试集。其中，训练集是在雷达工作俯仰角为17度时获取的目标图像数据，并包含三大类：BTR70（装甲运输车）、BMP2（步兵战车）以及T-72坦克；而测试集则涵盖了相同类型的车辆在不同视角下的目标图像。 值得注意的是，各类别中的具体车型还存在不同的型号。尽管这些模型可能在配备上有所差异，但它们的总体散射特性相似。
     
  • 包含788个数据点的二维数据集
    优质
    本数据集包含788个数据点，每个数据点由两个特征值组成，形成一个二维空间。适用于数据分析、机器学习模型训练及算法测试等多种场景。 本段落使用了特定的数据集进行实验分析，并基于该数据集进行了详细的讨论与研究。通过这些数据分析，文章展示了其在相关领域的应用价值及创新点。
     
  • MR-raw原生影评数据集
    优质
    MR-raw原生影评数据集是一个未经处理的真实用户对电影评论的大规模数据库，旨在支持自然语言处理和机器学习研究。 影评数据集MR-raw原生数据解压后包含rt-polarity.neg和rt-polarity.pos两个文件夹。
     
  • LTE MR数据采集与分析
    优质
    本课程专注于讲解LTE网络中MR（Measurement Report）数据的收集方法及深度分析技术，旨在帮助学员掌握从数据提取到问题定位的各项技能。 LTE MR采集原理及分析方法是一份非常不错的学习资料，欢迎大家下载！