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GLUE任务MRPC数据集.zip

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简介：
本资源包含GLUE平台上的MRPC（Microsoft Research Paraphrase Corpus）数据集，用于训练和评估自然语言处理模型在句子 paraphrasing 任务中的性能。 我使用GLUE官网提供的MRPC任务数据集下载脚本download_glue_data.py进行数据下载，并指定存储路径为glue_data。然而，在执行过程中遇到了问题，导致无法完成下载。经过排查发现，失败的原因是由于部分链接访问不成功（这些链接在服务端可能不稳定），几天后再次尝试时可以正常下载了。

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  • GLUE任务MRPC数据集.zip
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    本资源包含GLUE平台上的MRPC（Microsoft Research Paraphrase Corpus）数据集，用于训练和评估自然语言处理模型在句子 paraphrasing 任务中的性能。 我使用GLUE官网提供的MRPC任务数据集下载脚本download_glue_data.py进行数据下载，并指定存储路径为glue_data。然而，在执行过程中遇到了问题，导致无法完成下载。经过排查发现，失败的原因是由于部分链接访问不成功（这些链接在服务端可能不稳定），几天后再次尝试时可以正常下载了。
     
  • BERT测试数据集GLUE（包含CoLA, SST, MRPC等）
    优质
    简介：GLUE是用于评估语言理解模型性能的数据集集合，包括了如CoLA（语句合理性判断）、SST（句子情感分类）和MRPC（文本匹配任务）等多个基准测试。 CoLA, SST, MRPC, QQP, STS, MNLI, SNLI, QNLI, RTE, WNLI, diagnostic
     
  • GLUE数据集概述
    优质
    GLUE（General Language Understanding Evaluation）数据集是一系列用于评估模型在多项语言理解任务上表现的基准测试集合。 GLUE数据集是一个广泛使用的基准测试集合，用于评估自然语言处理模型在多项任务上的性能。这些任务涵盖了从文本分类到问答等多个领域，旨在全面衡量模型的理解能力和泛化能力。使用GLUE可以帮助研究人员更好地理解他们的模型相对于现有最佳方法的优劣之处，并推动整个领域的进步。
     
  • SemEval-2014任务4数据集.zip
    优质
    该文件包含SemEval-2014任务4的数据集，用于情感极性在语义评价中的自动识别与分析，适用于相关研究和实验。 SemEval-2014 Task 4数据集用于细粒度情感分析及方面级情感分析，包含餐厅和笔记本电脑两个部分的数据。
     
  • MRPC数据集用于BERT测试
    优质
    本研究利用MRPC（Microsoft Research Paraphrase Corpus）数据集评估和验证BERT模型在识别句子间语义等价关系方面的能力与性能。 提供Bert测试数据集MRPC数据集的副本，以方便那些无法直接下载的朋友进行测试、实验与学习。该数据集中有用的文件包括train.tsv、dev.tsv和test.tsv。
     
  • COAE2016任务2和任务3数据集
    优质
    该数据集为COAE2016竞赛设计，包含两个部分的任务数据：任务二侧重于自动摘要生成；任务三则聚焦于评估模型性能。这两部分共同推进了自动化文档摘要技术的发展与应用。 COAE2016 评测是在前七届中文倾向性评测分析的基础上进行的，重点包括微博观点摘要（Task1）、用户评论的倾向与方面评测（Task2），以及新增设的关系分类和关系对抽取任务（Task3）。此数据集主要包括影视评论的数据训练集与测试集（对应Task2）及包含实体等信息的网络文本数据训练集与测试集（对应Task3）。
     
  • GLUE数据集下载-附件资料
    优质
    本资料提供GLUE（General Language Understanding Evaluation）数据集的下载链接及相关信息，涵盖多项自然语言理解任务的数据集合。 GLUE数据集下载-附件资源
     
  • SemEval-2014任务4数据集
    优质
    SemEval-2014任务4数据集是专为情感倾向分析设计的数据集合，涵盖了多种语言和文本类型，用于评估自动系统在识别复杂社交媒体文本中的情感方面的能力。 SemEval-2014 Task 4数据集主要用于细粒度情感分析，涵盖Laptop和Restaurant两个领域。每个领域的数据集中包含训练数据、验证数据（从训练数据中分离出来）以及测试数据，非常适合用于有监督的机器学习算法或深度学习模型，例如LSTM等。文件格式为.xml。
     
  • 数据仓库数据挖掘任务.zip
    优质
    本资料包涵盖了数据仓库与数据挖掘的核心概念、技术及应用案例。内容包括数据预处理、模式发现、预测建模等关键任务，并提供实战操作指导和代码示例，帮助用户掌握从数据到洞察的全过程。 UCI数据库中的UNS（用户知识水平）数据集包含了一个完整的数据挖掘作业数据集、程序及报告。
     
  • NLPCC2014任务1与任务2的微博情感分析数据集
    优质
    该数据集包含NLPCC2014任务1和任务2中的微博文本，旨在进行中文微博的情感分析研究，提供了丰富的正负向标注样本。 任务1有14000条标注训练数据，非常适合用于微博短文本的情感分析。