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LCQMC数据集（LCQMC）

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简介：
LCQMC数据集是一个用于中文语义匹配任务的大型数据集，包含大量成对的问答句，旨在评估和提升机器理解与生成自然语言的能力。 哈工大文本匹配数据集LCQMC是由哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会COLING2018上构建的问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同。

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  • LCQMC数据集（LCQMC）
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    LCQMC数据集是一个用于中文语义匹配任务的大型数据集，包含大量成对的问答句，旨在评估和提升机器理解与生成自然语言的能力。 哈工大文本匹配数据集LCQMC是由哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会COLING2018上构建的问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同。
     
  • 哈工大的LCQMC数据集
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    哈工大LCQMC数据集是用于中文语义匹配任务的数据集合，包含大量成对的问答句及对应标签，旨在评估模型区分句子语义相同与否的能力。 哈工大文本匹配数据集LCQMC是由哈尔滨工业大学在2018年举办的自然语言处理国际顶会COLING上构建的，其目的是判断两个问题之间的语义是否相同。
     
  • LCQMC-NLP数据集资源.rar
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    LCQMC-NLP数据集资源包含大规模中文句子匹配与相似度评估的相关数据，适用于自然语言处理中问答系统和语义理解任务的研究与开发。 LCQMC数据集输入是两个句子，输出为0或1。其中0代表语义不相似，1表示语义相似。该数据集中包含训练集238,766个样本、验证集8,802个样本和测试集12,500个样本。 例如： - 句子一：聊天室都有哪些好的 - 句子二：聊天室哪个好 输出结果为 1 另一个例子： - 句子一：飞行员没钱买房怎么办？ - 句子二：父母没钱买房子 输出结果为 0
     
  • LCQMC数据集——语义相似度测试集
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    LCQMC数据集是一个专为中文设计的语义匹配测试集合，用于评估机器理解句子之间语义相似性的能力。 LCQMC 数据集是一个语义相似度数据集。这句话需要重复四次吗？如果只需要一次，请看下面的表述： LCQMC 数据集是用于研究语义相似度的数据集合。
     
  • LCQMC数据集，涵盖训练集、验证集和测试集
    优质
    LCQMC数据集是一款专为中文语境设计的机器阅读理解与问答任务的数据集合，包含全面的训练集、验证集及测试集，旨在促进自然语言处理技术的发展。 LCQMC数据集包含训练集、验证集和测试集问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同。
     
  • 哈工大LCQMC dataset
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    哈工大LCQMC数据集是由哈尔滨工业大学研发的一个大规模中文问答匹配数据集，用于评估机器阅读理解中句子语义匹配的能力。 哈工大LCQMC数据集是一个用于中文语句匹配任务的数据集合。该数据集主要用于评估模型在理解与匹配相似问题对方面的能力。它包含大量成对的问答，每一对都被标记为相似或不相似，以供机器学习算法训练和验证使用。
     
  • 中文文本匹配的数据集（LCQMC、BQ-Corpus、STS-B、ATEC）
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    该数据集包含四个广泛使用的中文自然语言处理任务的数据集，包括LCQMC、BQ-Corpus、STS-B和ATEC，主要用于评估模型在句子相似度及问答匹配上的性能。 LCQMC数据集是由哈工大发布的一个中文问答匹配的数据集合，包含总样本数260,068个，其中149,226个为匹配样本，110,842个为不匹配样本。 另一个相关的是中文SNLI数据集（全称：大规模中英文自然语言推理和语义相似度计算数据集），该数据集通过翻译及部分人工修正的方法从英文原版生成，旨在缓解中文自然语言推理和语义相似度计算的数据不足问题。2019年12月1日，此数据集CMNLI已被CLUE收录，并被纳入了“Chinese Multi-Genre NLI”任务中。 该数据集中训练样本格式如下： ```json { sentence1: 你敢不敢像拉斯柯尔尼科夫那样，勇于面对现实，拒绝那些管理小人物的琐碎规则？, sentence2: 你会站起来揭发镇上所有的邪恶领主吗？, gold_label: neutral } ```
     
  • LCQMC中的语义相似度任务数据训练集、验证集和测试集
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    本数据集专为中文语言理解与问答挑战赛（LCQMC）设计，包含用于训练、验证及测试语义相似度任务的三组独立数据集合。 语义相似度任务的数据训练集、验证集和测试集包括了LCQMC数据集。该数据集由哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会COLING2018上构建，用于判断两个问题的语义是否相同。
     
  • LCQMC数据集下载 - 用于语义相似度任务的lcqmc.zip文件
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    简介：LCQMC数据集提供了一个专门针对中文句子语义相似度判断的任务资源包。通过下载包含该数据集的lcqmc.zip文件，研究者可以获得大量标注好的问题对样本，用于模型训练和评估，以提高机器在理解与匹配自然语言中的语义能力。 LCQMC 是哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会 COLING2018 上构建的问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同。
     
  • LCQMC数据集.tar.gz 保持不变，因为这个文件名已经是标准的格式，并且包含了所有必要的信息。
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    该文件“LCQMC数据集.tar.gz”是一个压缩归档文件，包含了大规模中文问答匹配的数据集，适用于自然语言处理和机器学习研究。 LCQMC 是哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会 COLING2018 上构建的问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同。该数据集通过从百度问答中抽取不同领域的高频相关问题，并利用 Wasserstein distance 进行初步筛选后人工标注而成。整个数据集中共有 260,068 对标注结果，分为三个部分：训练集包含 238,766 对、验证集包含 8,802 对和测试集包含 12,500 对。