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COAE2016任务2和任务3数据集

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简介：
该数据集为COAE2016竞赛设计，包含两个部分的任务数据：任务二侧重于自动摘要生成；任务三则聚焦于评估模型性能。这两部分共同推进了自动化文档摘要技术的发展与应用。 COAE2016 评测是在前七届中文倾向性评测分析的基础上进行的，重点包括微博观点摘要（Task1）、用户评论的倾向与方面评测（Task2），以及新增设的关系分类和关系对抽取任务（Task3）。此数据集主要包括影视评论的数据训练集与测试集（对应Task2）及包含实体等信息的网络文本数据训练集与测试集（对应Task3）。

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  • COAE2016任务2和任务3数据集
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    该数据集为COAE2016竞赛设计，包含两个部分的任务数据：任务二侧重于自动摘要生成；任务三则聚焦于评估模型性能。这两部分共同推进了自动化文档摘要技术的发展与应用。 COAE2016 评测是在前七届中文倾向性评测分析的基础上进行的，重点包括微博观点摘要（Task1）、用户评论的倾向与方面评测（Task2），以及新增设的关系分类和关系对抽取任务（Task3）。此数据集主要包括影视评论的数据训练集与测试集（对应Task2）及包含实体等信息的网络文本数据训练集与测试集（对应Task3）。
  • NLPCC2014任务1与任务2的微博情感分析数据集
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    该数据集包含NLPCC2014任务1和任务2中的微博文本，旨在进行中文微博的情感分析研究，提供了丰富的正负向标注样本。 任务1有14000条标注训练数据，非常适合用于微博短文本的情感分析。
  • 分类型数据挖掘任务 2. 回归型数据挖掘任务 3. 综合型数据挖掘任务
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    本课程包含三个核心Python实训项目：分类型与回归型数据挖掘，以及一个综合型任务。通过实战演练，学员将掌握数据分析与模型构建的技能。 在岩石图像分类的数据挖掘任务中，使用卷积神经网络（CNN）模型来处理一个包含300张224x224像素大小的岩石图片数据集。该数据集中包括六种类型的岩石：砾岩、安山岩、花岗岩、石灰岩和石英岩，每一种类型有50张图像。任务要求选择合适的CNN模型对该数据集进行建模，并通过训练优化模型后提供相应的评估指标；此外还需利用GUI框架开发一个用于分类岩石图片的用户界面。 在地铁站点日客流量预测的数据挖掘项目中，使用ARIMA和多层神经网络两种方法对郑州市2015年8月至11月期间各地铁闸机刷卡数据进行分析。该数据集包括四个文件，总大小约为近15GB。任务要求首先通过可视化手段来展示每日各地铁站的客流量变化情况；然后基于这些数据分析结果，分别采用ARIMA模型和多层神经网络模型对数据进行建模，并给出相应的评估指标。 航空公司客户价值分析的数据挖掘项目中，利用航空公司过去两年内（截至2014年3月31日）所有有乘机记录的会员档案信息及乘坐航班记录来进行深入研究。通过分析这些数据来实现航空公司的客户价值评估。
  • SemEval-2014任务4数据集
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    SemEval-2014任务4数据集是专为情感倾向分析设计的数据集合，涵盖了多种语言和文本类型，用于评估自动系统在识别复杂社交媒体文本中的情感方面的能力。 SemEval-2014 Task 4数据集主要用于细粒度情感分析，涵盖Laptop和Restaurant两个领域。每个领域的数据集中包含训练数据、验证数据（从训练数据中分离出来）以及测试数据，非常适合用于有监督的机器学习算法或深度学习模型，例如LSTM等。文件格式为.xml。
  • GLUE任务MRPC数据集.zip
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    本资源包含GLUE平台上的MRPC（Microsoft Research Paraphrase Corpus）数据集，用于训练和评估自然语言处理模型在句子 paraphrasing 任务中的性能。 我使用GLUE官网提供的MRPC任务数据集下载脚本download_glue_data.py进行数据下载，并指定存储路径为glue_data。然而，在执行过程中遇到了问题，导致无法完成下载。经过排查发现，失败的原因是由于部分链接访问不成功（这些链接在服务端可能不稳定），几天后再次尝试时可以正常下载了。
  • SemEval-2014任务4数据集.zip
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    该文件包含SemEval-2014任务4的数据集，用于情感极性在语义评价中的自动识别与分析，适用于相关研究和实验。 SemEval-2014 Task 4数据集用于细粒度情感分析及方面级情感分析，包含餐厅和笔记本电脑两个部分的数据。
  • SemEval-2016任务5的中文数据集
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    本数据集为SemEval-2016任务5设计的中文版本，专注于词汇级别的语义相似度评估，收录了大量汉语词对及其相似度标注，旨在促进汉语文本理解研究。 主要用于方面级的细粒度文本情感分析的全球性赛事，在2016年增加了中文情感分析部分。数据集格式为.XML，并且在实际使用中需要进行预处理。
  • 事件抽取任务相关数据集.rar
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    本资源包包含用于自然语言处理中事件抽取任务的各种数据集，适用于研究和开发人员进行模型训练与测试。 科大讯飞在2020年举办了一场事件抽取比赛，并发布了相关的数据集用于训练和测试。这些数据集包括了自然语言处理任务所需的语料库，旨在帮助参与者进行有效的事件抽取研究与实践。
  • 期末数据挖掘任务
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    本学期的数据挖掘任务旨在通过实际案例分析，掌握数据预处理、特征选择及机器学习模型构建等技能，提升数据分析能力。 期末数据挖掘作业值得拥有，论文格式也很重要。
  • Echarts数据可视化任务
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    本项目基于ECharts进行数据可视化开发，旨在将复杂的数据以直观、美观的方式展现出来，便于用户理解和分析。 ECharts数据可视化作业案例包括了JavaScript、HTML和CSS的使用方法，旨在帮助同学们更好地理解如何利用ECharts进行数据可视化。每个常见的图表类型都提供了具体的示例代码供学习参考。