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文本分割的重新思考，数据集2。

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简介：
由于 Rethinking Text Segmentation 数据集规模庞大，因此将其分割成两部分进行上传，随后只需简单地合并即可完成。

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  • 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。
     
  • 新闻文本分类的数据集
    优质
    这个数据集包含了大量用于训练和测试新闻文章自动分类算法的新闻文本样本，是研究自然语言处理与机器学习的重要资源。 零基础入门NLP-新闻文本分类：使用test_b.csv、test_a_sample_submit.csv、test_a.csv、test_b_sample_submit.csv 和 train_set.csv 进行学习和实践。
     
  • 新闻文本分类的数据集
    优质
    该数据集专门用于新闻文本分类任务，包含大量标注好的文章样本，涵盖多个类别，为研究者提供丰富的训练和测试资源。 新闻文本分类比赛的训练数据和测试数据包含了大量用于模型训练和验证的数据集，帮助参赛者提升其算法在实际应用中的表现。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 英文新闻数据集 RCV1-2
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    RCV1-2是广泛使用的英文新闻文本数据集，包含来自各大媒体的海量文章，适用于主题分类、文档聚类等任务的研究与开发。 RCV1-2 是一个路透社英文新闻文本及对应新闻类别数据集，可用于进行文本分类和其他自然语言处理任务。
     
  • 英文新闻数据集 RCV1-2
    优质
    RCV1-2是一款包含大量英文新闻文章的数据集，广泛应用于文本分类和信息检索的研究与实践。 RCV1-2 是路透社英文新闻文本及其对应新闻类别的数据集，适用于进行文本分类和其他自然语言处理任务。
     
  • 新闻文本分类的头条数据集
    优质
    本数据集为新闻文本分类专门设计，包含大量来自今日头条的真实新闻样本，涵盖多个类别，旨在促进机器学习社区内的研究与开发。 头条新闻文本分类数据集包含11个类别，接近50万条数据，每条记录由新闻标题加上提取的关键词组成，并且分为训练数据和验证数据两个文件。
     
  • 重新思考瓶颈设计
    优质
    《重新思考瓶颈设计》是一篇探讨如何识别并突破限制项目效率与创新的关键障碍的文章。文中提出了新颖的方法论来优化瓶颈环节，旨在帮助读者提升工作流程和产品开发的有效性。 2020年10月27日的代码检测基于repo rethinking_bottleneck_design仓库进行。该仓库包含了论文《重新思考高效移动网络设计的瓶颈结构》中的代码实现。MobileNeXt（MNEXT）是一种适合移动设备使用的轻量级模型，它结合了传统ResNet瓶颈构建模块和MBV2反向残留模块的优点。此外，新提出的构造块还考虑到了硬件实现因素，使得在算法级别上可以调整内存消耗，并且对模型性能的影响最小。