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CasRel模型的原始数据集，使用nyt版本。

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简介：
为了获取用于重现论文“A Novel Cascade Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction”中所需的原始NYT数据，考虑到Google Drive的下载体验存在一定不便，我将其存储在此处。同时，为了方便大家的使用，将原本的7z压缩格式转换为更为普遍的zip格式，希望能为大家带来更便捷的体验。

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  • NYT原始数据集在CasRel模型中的应用
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    本研究探讨了将《纽约时报》的数据应用于CasRel模型中进行实体关系抽取的效果与潜力，旨在提升文本挖掘和信息提取技术的应用水平。 在复现ACL2020的论文《A Novel Cascade Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction》所需的raw_NYT数据由于google drive下载不便，我已经将文件放在这里了，并且贴心地把7z压缩格式转换成了常见的zip格式。我可真是个小天使。
     
  • CasRel项目使用的NYT数据集
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    本项目采用CasRel模型并基于NYT数据集进行训练与测试，旨在优化实体关系抽取任务的效果。NYT数据集包含大量标注语料，为模型提供了丰富的学习资源。 CasRel项目所需的NYT数据集。
     
  • NYT数据集-公开数据资源
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    简介：NYT数据集是由《纽约时报》提供的一个包含海量文章和新闻报道的数据集合，为研究者、开发者和学生提供了丰富的文本分析材料。 NYT数据集是一个公开的数据集，可以用于进行关系抽取。
     
  • 信用卡评分模型原始数据.rar
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    该资源包含用于构建信用卡评分模型的原始数据集。数据集中包括申请人的信用历史、收入水平、职业等多维度信息，旨在帮助开发者训练和优化信贷风险评估系统。 信用卡评分模型源数据包含了用于评估申请人信用风险的各种变量和历史记录。这些数据通常包括但不限于个人基本信息、收入状况、已有信贷情况以及还款行为等方面的内容，旨在帮助金融机构更准确地预测潜在客户的违约概率，并据此决定是否批准其信用卡申请及授信额度。
     
  • 信用卡评分模型原始数据.rar
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    本资源包含用于构建信用卡评分模型的原始数据集，包括申请人个人信息、信用历史及还款记录等关键变量，适用于风险评估与信贷决策研究。 信用卡评分模型是金融行业中广泛应用的一种风险评估工具，用于预测客户未来违约的可能性。这些模型通过分析大量历史信用数据，建立数学模型来评估潜在客户的信用风险。 本资料包包含用于构建和理解信用卡评分模型的相关数据和说明。`cs-training.csv` 和 `cs-test.csv` 文件很可能是训练集和测试集数据，它们提供了个体客户的信息，如个人信息、信用历史、财务状况等，这些数据用于训练机器学习模型并验证其性能。训练集用以建立模型，而测试集则用来评估模型在未见过的数据上的泛化能力。 `sampleEntry.csv` 可能是示例条目文件，它可能包含几行展示数据集中典型记录的数据，帮助用户了解每个字段的含义和格式。这有助于确保正确理解和解释变量。 `Data Dictionary.xls` 是一个重要的文档，列出了所有变量的详细信息，包括名称、类型、描述以及可能取值范围等。理解每个变量的意义是数据分析和模型构建中的首要步骤，因为不同的变量对信用卡违约风险的影响程度不同。 信用卡评分模型通常涉及以下关键步骤： 1. **数据预处理**：清洗数据并处理缺失值、异常值及重复记录；根据需要进行类别编码或数值标准化。 2. **特征工程**：依据业务知识和统计分析创建新特征，如计算信用使用率、逾期天数等。这些新的特征可能对模型预测有更大的帮助。 3. **选择建模算法**：挑选合适的机器学习方法，例如逻辑回归、决策树、随机森林或支持向量机等，并根据具体问题进行调整。 4. **训练模型**：利用训练数据集来构建选定的模型并优化其参数以提高预测准确性。 5. **评估模型性能**：使用测试数据集衡量模型的表现，常用的指标包括准确率、精确度、召回率和AUC-ROC曲线。同时也要关注模型稳定性和泛化能力。 6. **调整与改进**：根据评估结果进行优化，可能涉及特征选择、超参数调优或集成学习等方法。 7. **应用到实际业务中**：将训练好的模型部署在真实环境中以实现信用风险的实时评估。 掌握这些步骤对于创建有效的信用卡评分模型至关重要。此外，在实践中还需要注意关注模型的可解释性，公平性和合规性，以满足监管要求和业务需求。
     
  • KITTI数据集的原始数据
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    KITTI数据集提供了一系列在各种条件下采集的道路环境图像和点云信息，是自动驾驶技术研究的重要资源。 在自动驾驶技术的研究与开发过程中，数据集扮演着至关重要的角色。它们提供了真实世界环境下的场景数据，让算法能够在多种复杂情况下进行训练和验证。其中，“KITTI数据集”尤为突出，这是一个专为自动驾驶和计算机视觉任务设计的大型数据集，在推动自动驾驶领域的发展中起到了关键性的作用。 “KITTI数据的原始数据”，意味着我们将深入探讨这个数据集的核心内容。该数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院（KIT）的研究人员于2012年创建，旨在促进3D目标检测、道路分割、光流估计以及视觉里程计等多个关键任务的发展。它包含了大量的行车记录，覆盖了各种不同的天气和时间条件，为算法提供了丰富的现实世界挑战。 “原始数据集”指的是未经过任何预处理的数据，这些数据通常包括高精度的同步传感器数据，如RGB-D相机捕获的图像、激光雷达（LIDAR）扫描、GPS定位以及惯性测量单元（IMU）数据等。通过这些原始数据，研究人员可以自由地进行预处理和特征提取以适应他们的特定需求。 “自动驾驶”这一标签揭示了该数据集的应用领域。自动驾驶技术要求车辆能够自主感知环境，做出决策，并实现精准操控。为此，它需要准确理解周围物体的位置、速度、大小以及类型等信息，而这正是KITTI数据集提供的核心内容。例如，在3D目标检测任务中，算法需识别道路上的行人、自行车和汽车；在道路分割任务中，则要区分路面、车道线及路边区域。 具体到“2011_09_26”这个压缩包子文件名称，这可能是数据集中某一天或特定行车记录。实际应用中，每个子文件可能包含该日期下的一系列连续数据帧，可用于分析车辆运动、跟踪目标物体以及重建三维环境等任务。 总之，KITTI数据集为自动驾驶研究提供了宝贵的真实世界样本，并涵盖了广泛的任务和环境条件。通过深入理解和利用这个数据集，开发者与研究人员能够测试并优化其算法，从而提升自动驾驶系统的性能及安全性。无论是用于深度学习模型训练还是新方法验证，KITTI数据集都发挥着不可或缺的作用，在推动自动驾驶技术进步方面功不可没。
     
  • Caltech101原始数据集
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    Caltech101数据集是由加州理工学院提供的一个图像分类数据集合，包含超过数千张图片，涵盖了102个不同的物体类别。该数据集广泛应用于计算机视觉与机器学习领域中物体识别的研究和教学。 Caltech101数据集是计算机视觉领域的一个经典资源，专门用于图像识别和物体检测的研究与开发。该数据集由加州理工学院的研究团队创建，包含了来自101个不同类别的图像样本，每个类别至少有31张图片，并且一些类别可能包含更多数量的图片以增加多样性。 首先，在Caltech101中进行图像识别任务时，每一张图都标注了所属的具体分类。这样研究人员可以利用这些标签来训练和测试模型在自动辨认物体方面的准确性。通常情况下，这类模型会通过学习颜色、纹理及形状等视觉特征来进行不同的对象区分。 其次，该数据集还非常适合用于图像分类的应用场景中，在这里需要将图片归类到预设好的类别当中去。Caltech101提供了包含日常生活中各种常见物品的101个不同种类别，如飞机、自行车和瓶子等等。开发者可以使用深度学习模型（例如卷积神经网络CNN）来实现准确分类。 再者，在物体识别方面，与图像分类相比，它更加专注于在特定背景下或以不同姿态出现的具体实例对象的辨认上。由于Caltech101数据集中许多图片包含了单个或者多个物体的情况，因此它可以作为测试和改进此类算法的理想选择之一。 最后，尽管主要目的是进行图像分类任务，但通过适当扩展也可以支持对物体检测的研究工作。这包括定位并识别出特定对象的位置信息，并且需要更复杂的模型技术（如R-CNN或YOLO）来实现这一目标。 总的来说，Caltech101数据集因其规模适中和类别多样性，在训练及评估图像识别与物体检测算法方面发挥着重要作用。它不仅为初学者提供了理解相关概念的良好起点，同时对于研究者而言也仍然是一个有效的工具，用于测试新方法在处理复杂物体辨识问题时的表现。
     
  • 预测HSI使用ARIMA-GARCH模型：包含原始数据与代码
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    本研究运用ARIMA-GARCH模型对恒生指数（HSI）进行预测，并提供原始数据及完整代码，便于学术交流和实践应用。 该模型由R编写，而R是一种简洁的编程语言。历史HSI数据可以下载获得。培训数据的时间范围是从2010年1月5日至2021年1月29日。测试数据则从2021年1月29日起开始使用。如有报告需求，请通过电子邮件联系我。
     
  • 使用MATLAB绘制斯坦福兔子模型【包含原始模型数据及内置函数】
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    本教程详细介绍如何利用MATLAB软件绘制著名的斯坦福兔子3D模型，并探索了其内置功能和原始数据的应用。 本段落提供了使用MATLAB绘制斯坦福兔子网格模型的代码，并利用原始模型数据及MATLAB内置函数生成.obj文件。这对于研究三维网格模型简化、网格模型特征分析及相关图形算法具有重要意义。
     
  • 原始数据集的聚类
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    原始数据集的聚类是指在未经过预处理的数据集合上应用聚类算法，以发现隐藏于其中的模式和结构。这种方法有助于研究人员从大量未经筛选的信息中提取有价值的知识。 对债券样本进行聚类分析可以采用不同的方法。首先使用`pdist(X)`函数生成数据点之间的距离矩阵，并利用`squareform(Y)`将其转换为方阵形式，其中(i, j)表示第i个和j个数据点间的距离。 可以选择的度量方式有：欧氏距离(euclidean)，标准化欧氏距离(seuclidean)，城市街区距离(cityblock)，切比雪夫距离(chebychev)，马哈拉诺比斯距离(mahalanobis)，闵可夫斯基距离(minkowski), 余弦相似性(cosine) ，皮尔逊相关系数(correlation), 斯皮尔曼等级相关(spearman), 海明距离(hamming), 杰卡德相似度(jaccard)。 聚类方法包括： - K均值(k-means): 利用`kmeans(bonds, numClust, distance, dist_k)`函数进行。 - 层次聚类: 使用`clusterdata(bonds, maxclust, numClust, distance,dist_h ,linkage, link)`执行。通过指定的链接方法，可以构建层次聚类树。 这些步骤可以帮助我们对债券样本数据集进行全面且细致的分析和分类。