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谭松波教授复旦大学中文文本分类语料库.rar

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简介：
该资源为复旦大学谭松波教授团队构建的中文文本分类语料库，适用于自然语言处理和信息检索研究领域。包含大量标注数据，涵盖多个主题类别。 复旦大学谭松波中文文本分类语料库包括训练集和测试集。测试集中共有9833篇文档；训练集中有9804篇文档。

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  • 谭松波教授复旦大学中文文本分类语料库.rar
    优质
    该资源为复旦大学谭松波教授团队构建的中文文本分类语料库，适用于自然语言处理和信息检索研究领域。包含大量标注数据，涵盖多个主题类别。 复旦大学谭松波中文文本分类语料库包括训练集和测试集。测试集中共有9833篇文档；训练集中有9804篇文档。
     
  • 谭松波教授复旦大学中文文本分类语料库.rar
    优质
    本资源为复旦大学谭松波教授团队构建的中文文本分类语料库，包含大量分类清晰的文档数据，适用于自然语言处理与机器学习研究。 复旦大学谭松波中文文本分类语料库可以免积分下载，仅供大家学习使用。我自己也没有试过如何使用这个数据集。
     
  • 谭松波文本分类语料（复旦大学）（免费提供）
    优质
    本资源为复旦大学提供的免费谭松波文本分类语料，适用于学术研究与自然语言处理技术开发，促进机器学习和信息检索领域的进步。 复旦大学谭松波的资源包括别人辛苦整理并免费发布的资料。这些资料被用来赚取积分的做法非常不合理。数据集包含两个部分：“answer.rar”作为测试语料，共有9833篇文档；“train.rar”作为训练语料，共有9804篇文档，并且分为20个类别。训练和测试的数据量基本保持1:1的比例划分。这些数据由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提供，非常适合用于NLP学习。
     
  • 复旦大学的中文文本分类语料库
    优质
    复旦大学中文文本分类语料库是由复旦大学研究团队构建的一个涵盖多个领域的大型中文文档分类数据集，为自然语言处理和信息检索的研究提供了宝贵的资源。 中文文本分类语料库是指用于训练或测试中文自然语言处理任务中的文本分类模型的数据集合。这些数据集通常包含大量标注了类别的文档，可以用来帮助算法识别不同主题或者类型的文本内容。通过使用高质量的语料库，研究人员和开发者能够提升其模型在实际应用中的准确性和效率。
     
  • 复旦大学中文文本分类训练语料库
    优质
    简介：复旦大学中文文本分类训练语料库是由复旦大学自然语言处理实验室开发的一个大规模中文文档分类数据集，包含多个主题类别和大量标注样本，适用于研究与开发基于深度学习的文本分类模型。 该语料库由复旦大学李荣陆提供，包含两个压缩文件：test_corpus.rar 和 train_corpus.rar。测试语料共9833篇文档；训练语料共有9804篇文档，两类资料各自分为20个相同类别。训练和测试数据按照大致1:1的比例进行划分。使用时应注明引用来源（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）。
     
  • 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。
     
  • 复旦大学中文文本分类语料库训练集与测试集（100M）完整版
    优质
    本语料库由复旦大学构建，包含大规模中文文本数据，适用于自然语言处理任务中的文本分类模型训练和评估。 中文文本分类语料（复旦）训练集与测试集（100M）完整版。
     
  • 中文文本分类训练数据（复旦大学）
    优质
    本数据集由复旦大学提供，包含大量的中文文本分类训练样本，旨在促进自然语言处理领域内的研究与应用发展。 本语料库由复旦大学李荣陆提供。其中包含两个压缩文件：test_corpus.rar为测试语料，共有9833篇文档；train_corpus.rar为训练语料，共有9804篇文档。每个数据集均分为20个相同类别，并且训练和测试的数据量基本保持1:1的比例。 在使用这些资源时，请尽量注明引用来源（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）。由于文件较大（单个压缩包约50多兆），下载时请耐心等待。
     
  • 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）。