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ag_news 文本分类数据集

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简介：
AG News 数据集是一款用于文本分类任务的数据集合，包含大约12万条新闻文章样本，涵盖4个主要类别。 AG News Topic Classification Dataset Version 3, Updated 09/09/2015 ORIGIN: AG is a collection of more than one million news articles gathered from over two thousand sources by ComeToMyHead in more than one year. ComeToMyHead has been an academic news search engine since July 2004. The dataset is provided for research purposes, such as data mining (clustering and classification), information retrieval (ranking and searching), XML processing, data compression, data streaming, and other non-commercial activities. DESCRIPTION: The AGs news topic classification dataset was created by selecting the four largest classes from the original corpus. Each class contains 30,000 training samples and 1,900 testing samples. The total number of training samples is 120,000 and there are a total of 7,600 testing samples. The file classes.txt lists all classes corresponding to each label. Files named train.csv and test.csv contain the training and test data respectively as comma-separated values. Each row in these files consists of three columns: class index (1 to 4), title, and description. The titles and descriptions are enclosed within double quotes (). Any internal double quote is represented by two consecutive double quotes () while new lines are denoted by a backslash followed with an n character (\n).

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  • ag_news 文本分类数据集
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    AG News 数据集是一款用于文本分类任务的数据集合，包含大约12万条新闻文章样本，涵盖4个主要类别。 AG News Topic Classification Dataset Version 3, Updated 09/09/2015 ORIGIN: AG is a collection of more than one million news articles gathered from over two thousand sources by ComeToMyHead in more than one year. ComeToMyHead has been an academic news search engine since July 2004. The dataset is provided for research purposes, such as data mining (clustering and classification), information retrieval (ranking and searching), XML processing, data compression, data streaming, and other non-commercial activities. DESCRIPTION: The AGs news topic classification dataset was created by selecting the four largest classes from the original corpus. Each class contains 30,000 training samples and 1,900 testing samples. The total number of training samples is 120,000 and there are a total of 7,600 testing samples. The file classes.txt lists all classes corresponding to each label. Files named train.csv and test.csv contain the training and test data respectively as comma-separated values. Each row in these files consists of three columns: class index (1 to 4), title, and description. The titles and descriptions are enclosed within double quotes (). Any internal double quote is represented by two consecutive double quotes () while new lines are denoted by a backslash followed with an n character (\n).
     
  • 文本分类数据集
    优质
    文本分类数据集是一系列被预先标记好类别的文档集合，用于训练和测试机器学习模型识别新文本的主题或情感等属性。 Spark MLlib实现的中文文本分类使用了Naive Bayes算法。训练模型所需的语料库很重要，在这里我采用的是搜狗提供的早期分类语料库，仅供学习测试之用。
     
  • 中文文本分类数据集.zip
    优质
    本资料包包含多种中文文本分类的数据集，适用于训练和测试机器学习模型在自然语言处理任务中的性能。 针对新闻栏目的中文文本分类任务，每个栏目包含5000条新闻：体育、时政、房产、家居、财经、时尚、科技、教育和娱乐。通过对这些新闻内容进行训练，可以构建一个模型来预测每条新闻所属的栏目。
     
  • CNEWS中文文本分类数据集
    优质
    CNEWS中文文本分类数据集是一套包含新闻文章及其对应类别的大型数据集合，旨在促进中文自然语言处理领域的研究与应用。 cnews中文文本分类数据集是由清华大学根据新浪新闻RSS订阅频道2005年至2011年间的历史数据筛选过滤生成的。训练过程的具体细节可以在我的博客中找到。
     
  • 新闻文本分类数据集
    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。
     
  • CLUE TNEWS 文本分类数据集
    优质
    CLUE TNEWS是中文文本分类任务的数据集合，包含大量新闻文章标签对，旨在促进自然语言处理领域内的研究和应用。 今日头条中文新闻短文本分类的数据量为：训练集53,360条记录，验证集10,000条记录，测试集10,000条记录。
     
  • CNN文本分类数据集.rar
    优质
    该文件包含了一个用于训练和测试文本分类模型的数据集，主要来源于美国有线电视新闻网（CNN），内容涵盖多个新闻类别。适合进行自然语言处理研究与应用开发。 基于CNN的文本分类代码包利用了卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）进行处理。本质上，CNN是一种多层感知机，通过局部连接和共享权值的方式减少了参数的数量，从而使得模型更易于训练，并且可以减轻过拟合现象。 在文本分类领域中，根据论文《Sentence Classification Using Convolutional Neural Networks》中的描述，对于单词的嵌入向量处理有四种方法：1. 使用随机初始化的嵌入并在训练过程中进行更新；2. 使用预训练好的词嵌入，在模型训练时不对其进行参数更新；3. 利用已有的词嵌入，并在模型训练时将其作为可学习参数的一部分来进行更新；4. 将单词同时映射到两个通道中的词向量，其中一个为固定的属性值，另一个则是在训练过程中可以调整的参数。
     
  • 数据集-情感文本分类
    优质
    本数据集包含大量标注了正面、负面或中立情绪标签的文本样本，旨在支持机器学习模型训练与测试，以提高对各类情感表达的理解和分类准确度。 在人工智能领域内，情感分析是一项重要的自然语言处理任务，旨在识别并提取文本中的主观信息及其情绪色彩。本段落将详细介绍一个专门用于情感文本分类的数据集，并探讨如何使用该数据集进行模型训练与评估。 我们来看一下这个数据集中包含的三个核心文件： 1. **sampleSubmission.csv**：在机器学习竞赛或数据科学项目中，此文件通常作为提交预测结果的标准格式示例。在这个案例中，它可能包含了每个测试样本的ID以及对应的预测情感类别。每一行代表一个测试数据点，列名包括“ID”（文本的唯一标识）和“Sentiment”（预测的情感标签）。熟悉这个文件格式对于正确地提交模型预测结果至关重要。 2. **train.txt**：此为训练数据集，是构建机器学习模型的基础。每条记录包含一段文本及其对应的情绪标签，通常以特定分隔符分开。高质量的训练数据对提升模型性能至关重要，因此理解这些信息并进行适当的数据清洗是非常重要的步骤。 3. **test.txt**：这是测试数据集，用于评估模型在未见过的数据上的表现能力。文件中的每行包含一个文本和相应的ID但缺少真实的情感标签，需要利用机器学习算法预测其情感类别，并按照sampleSubmission.csv的格式提交结果以获得性能指标反馈。 进行情感文本分类时会遇到以下关键知识点： - **预处理**：包括去除停用词、标点符号等噪音信息，转换为小写形式以及执行词干提取和词形还原操作。这些步骤有助于减少干扰因素并提高模型对重要特征的识别能力。 - **特征工程**：通过创建TF-IDF向量、词袋模型或使用预训练的语言表示（如Word2Vec或GloVe）来转换文本数据，以便机器学习算法能够处理。 - **模型选择**：可以采用传统的方法如朴素贝叶斯分类器和支持向量机等，也可以考虑深度学习方法例如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)及其变体。 - **训练与调参**：通过交叉验证和网格搜索技术找到最优的超参数组合来提高模型泛化性能。 - **评估指标**：常用评价标准包括准确率、精确度、召回率及F1分数。对于不平衡的数据集，AUC-ROC曲线以及混淆矩阵同样是重要的参考工具。 - **模型融合**：结合多个不同模型预测结果可以进一步提升整体表现水平，常见的策略有简单投票法、加权平均或堆叠式集成等。 通过不断优化与调整上述步骤中的各个环节，并考虑计算资源和效率问题，在实际应用中我们可以构建出高效的情感分析系统以支持如社交媒体监控及产品评论分析等多种应用场景。
     
  • 新闻文本分类的数据集
    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。
     
  • 文本分类训练数据集.rar
    优质
    文本分类训练数据集包含大量已标注类别的文档样本，适用于构建和优化文本自动分类系统的机器学习项目。 文本分类训练样本集主要包含新闻内容，共有近万余个已标签化的样本，可用于构建文本分类模型的训练数据。下载后需自行进行中文分词等预处理工作。