Advertisement

简历解析中的文本分类训练数据

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

简介：
本项目专注于简历解析技术中用于训练模型的文本分类数据集构建与优化，旨在提高招聘效率和精准度。 可以训练的数据包括：1-基本信息 2-教育经历 3-工作经历 4-自我评价 5-项目经历，共包含169948份文档。数据集按照4:1的比例分为训练集和测试集。每条data记录由三部分组成：文档索引、词索引以及词频；label行号对应文档索引，其值为1至5分别表示该文档的分类；vacubulary行号代表词索引，对应的数值是具体的词汇内容。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 简历解析中的文本分类训练数据
    优质
    本项目专注于简历解析技术中用于训练模型的文本分类数据集构建与优化，旨在提高招聘效率和精准度。 可以训练的数据包括：1-基本信息 2-教育经历 3-工作经历 4-自我评价 5-项目经历，共包含169948份文档。数据集按照4:1的比例分为训练集和测试集。每条data记录由三部分组成：文档索引、词索引以及词频；label行号对应文档索引，其值为1至5分别表示该文档的分类；vacubulary行号代表词索引，对应的数值是具体的词汇内容。
     
  • 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。
     
  • CNN训练用文本分类数据
    优质
    该数据集专为训练和评估基于CNN的文本分类模型设计，包含大量标注样本，涵盖多个类别，适用于自然语言处理研究与开发。 本节资料用于练习CNN文本分类的数据集，包含10个类别。模型采用两层神经网络结构。数据集包括测试集、训练集和验证集，并且代码讲解非常详细，是学习如何使用CNN卷积网络进行文本分类的好资源。
     
  • 中文文本分类训练数据（复旦大学）
    优质
    本数据集由复旦大学提供，包含大量的中文文本分类训练样本，旨在促进自然语言处理领域内的研究与应用发展。 本语料库由复旦大学李荣陆提供。其中包含两个压缩文件：test_corpus.rar为测试语料，共有9833篇文档；train_corpus.rar为训练语料，共有9804篇文档。每个数据集均分为20个相同类别，并且训练和测试的数据量基本保持1:1的比例。 在使用这些资源时，请尽量注明引用来源（复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然语言处理小组）。由于文件较大（单个压缩包约50多兆），下载时请耐心等待。
     
  • 基于BERT的文本二分类训练数据文件
    优质
    本训练数据文件用于基于BERT模型的文本二分类任务，包含大量预处理后的文本样本及其对应标签，旨在提升特定领域的分类准确率。 使用Bert进行文本二分类实验的训练数据文件仅限于学习用途。
     
  • 中文文本分类训练语料库
    优质
    本中文文本分类训练语料库包含大量标注好的文档数据，覆盖多个主题类别，旨在为自然语言处理模型提供高质量的学习资源。 文本分类语料库（复旦）训练资料非常优秀且丰富，欢迎大家下载使用。
     
  • PyTorch中文文本分类训练资料.rar
    优质
    本资源为使用PyTorch进行中文文本分类任务的学习和实践材料，包含数据预处理、模型构建与训练等内容。适合自然语言处理初学者参考学习。 使用PyTorch进行中文文本分类训练需要准备相应的数据集。这通常包括收集或创建一个包含各类标签的中文文档集合，并对这些文档进行预处理以适应模型的需求。在构建这样的项目时，确保所使用的库如PyTorch已正确安装和配置是至关重要的一步。接下来，定义用于训练的数据加载器以及适当的神经网络架构来执行分类任务也是必要的步骤之一。在整个过程中，不断调整超参数并评估模型性能可以帮助提高准确性和效率。
     
  • Tesseract简体中文训练数据chi_sim.traineddata
    优质
    chi_sim.traineddata是用于光学字符识别（OCR）引擎Tesseract的训练文件，专为简体中文设计，显著提升对简体中文字体和印刷风格的识别准确性。 Tesseract用的简体中文库chi_sim.traineddata下载可能不太顺利，经过几天的努力终于成功下载了，现提供给大家使用。
     
  • OpenCV人脸分类器训练样本数据集
    优质
    本数据集包含用于训练OpenCV人脸检测模型的标注图像样本，旨在提升人脸识别系统的准确性和效率。 需要用于训练OpenCV人头分类器的样本数据集，包括正负两类样本。其中，正样本数量超过4000个，负样本数量超过25000个，并且所有图像均归一化为20*20大小。
     
  • 中文文本分类数据集（复旦大学）（含训练集和测试集）
    优质
    本数据集由复旦大学提供，包含大量经过标注的中文文本样本，适用于进行中文自然语言处理任务中的分类研究。 中文文本分类语料（复旦）包括训练集和测试集两部分，由复旦大学李荣陆提供。test_corpus为测试数据集合，包含9833篇文档；train_corpus为训练数据集合，包含9804篇文档。两个数据集各分为20个相同类别，并且按照大致1:1的比例进行划分。使用时建议注明来源（复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然语言处理小组）。文件较大，请耐心等待下载完成。