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中文文本分类项目的数据集.rar

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简介：
这是一个包含各类中文文本分类项目的数据集合压缩文件，适用于训练和测试文本分类模型。 “复旦大学计算机信息与技术国际数据库中心自然语言处理小组”提供了小样本中文文本分类语料，分为训练集和测试集两部分。内容真实有效。

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  • 中文文本分类项目的数据集.rar
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    这是一个包含各类中文文本分类项目的数据集合压缩文件，适用于训练和测试文本分类模型。 “复旦大学计算机信息与技术国际数据库中心自然语言处理小组”提供了小样本中文文本分类语料，分为训练集和测试集两部分。内容真实有效。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 复旦大学中文文本分类数据集（RAR文件）
    优质
    本数据集为复旦大学研发的中文文本分类资源，包含大量标注清晰的文档与类别信息，适用于研究及开发自然语言处理中的文本分类技术。 复旦中文文本数据集包含训练集与测试集，数据格式为TXT文件，适用于进行文本分类实验、机器学习及深度学习研究。需要的用户可以下载该数据集。
     
  • 中文新闻文本分类的数据集
    优质
    该数据集包含了大量经过人工标注的中文新闻文本样本，适用于训练和评估新闻文本分类模型的性能。 资源为新闻类的中文文本分类数据集，能够满足机器学习和文字分析方面的需求。
     
  • 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。
     
  • 复旦大学的中文文本分类数据集
    优质
    该数据集由复旦大学提供，专注于中文文本分类任务，涵盖多个领域和类别，为研究者提供了丰富的语料资源。 本语料库由复旦大学李荣陆提供。train.zip包含9804篇文档，test.zip包含9832篇文档，都分为20个类别。下载后可以自行重新切分数据或直接使用。请在使用时尽量注明来源（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）。
     
  • ag_news 文本分类数据集
    优质
    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).