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BBC新闻数据摘要.zip

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简介：
本资料集为BBC新闻的数据摘要，涵盖了各类新闻报道的关键信息与统计数据，适合进行媒体分析、趋势研究及语言学习。 想预览自然语言处理数据集的内容，请私信作者。

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  • BBC新闻数据摘要.zip
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    本资料集为BBC新闻的数据摘要，涵盖了各类新闻报道的关键信息与统计数据，适合进行媒体分析、趋势研究及语言学习。 想预览自然语言处理数据集的内容，请私信作者。
     
  • BBC新闻分类
    优质
    BBC新闻分类提供全面且客观的世界新闻报道，涵盖政治、经济、科技、文化等多领域，为用户提供深入分析和实时更新。 这段文字描述了使用sklearn进行英国广播公司新闻分类的过程。数据集可以获取到。其中，main部分采用了gensim.word2vector模型，而main2部分则使用了sklearn.CountVectorizer方法。
     
  • BBC新闻分类算法对比分析
    优质
    本文对BBC新闻网站采用的新闻分类算法进行了深入研究与比较分析，探讨其在实际应用中的效果及优势。 BBC新闻分类算法比较：本段落探讨了不同算法在对BBC新闻进行分类时的性能表现。通过对比分析，旨在找出最有效的新闻分类方法。
     
  • keypoints数据摘要 JSON
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    本项目专注于开发和优化基于JSON格式的关键点数据摘要技术，旨在高效存储、处理及传输人体关键点信息。 一个OpenPose的JSON文件结构可以作为参考来编写代码，用于人体姿势识别。这样的文件结构能够提供很好的指导作用。
     
  • CNN/DailyMail 数据集摘要
    优质
    CNN/DailyMail数据集是由英美新闻媒体CNN和Daily Mail的文章及用户评论组成的大型文本数据集，广泛应用于机器阅读理解任务的研究与开发。 文本摘要 CNN/DailyMail 原始数据集包含两个压缩包：cnn_stories.tgz 和 dailymail_stories.tgz 。这些文件可用于进行抽取式摘要（Extractive Summarization）任务以及生成式摘要（Abstractive Summarization）。该资源方便国内研究者获取。技术细节可以参考相关博文。
     
  • 易语言-彗星数据摘取模块摘要
    优质
    易语言-彗星数据摘取模块是一款专为使用易语言编程环境设计的数据获取工具。该模块能够高效、便捷地从各种网页中提取所需信息，适用于开发需要网络爬虫功能的应用程序。 有4个选项：1. #CALG_MD2 表示采用MD2编码；2. #CALG_MD4 表示采用MD4编码；3. #CALG_MD5 表示采用MD5编码；4. #CALG_SHA1 表示采用SHA1编码。其他编码请查询MSDN。
     
  • 新闻数据集（含标题).zip
    优质
    此资料包包含了一系列新闻文章的数据集合，特别设计用于媒体分析、文本挖掘及自然语言处理项目。 新闻正文和摘要数据集可用于训练摘要生成模型，包含正文和摘要两个文件。这样的数据集可以为开发高效的文本摘要算法提供支持。
     
  • 中文长文本摘要数据集
    优质
    中文长文本摘要数据集是由一系列中文文档及其人工编写的摘要构成，旨在促进自动文摘技术的研究与应用。 1. 中文数据集 2. 长文本数据集 3. 摘要生成、摘要抽取任务数据集
     
  • 虚假新闻识别数据集.zip_新闻数据_虚假新闻检测_识别
    优质
    此数据集包含大量真实与虚假新闻样本，旨在帮助研究者开发和评估虚假新闻检测模型。适用于自然语言处理及机器学习领域的学术研究与应用开发。 这是一份虚假新闻识别示例学习代码，里面包括了数据。
     
  • Pytorch中文文本摘要：使用LCSTS数据集的新方法
    优质
    本文介绍了在LCSTS数据集上运用的一种新颖的方法进行中文文本摘要提取的研究，利用了PyTorch框架。 基于Pytorch的中文文本摘要生成项目的主要目的是记录实验过程和数据。参考了该领域内两位专家撰写的两篇论文，并借鉴另一位专家对代码所做的改进工作。在这里要特别感谢一些帮助和支持。 所有内容基本未做修改，仅在读取文件时遇到编码问题进行了一些调整（推测是由于操作系统差异导致的问题），以及根据硬件性能适当调整超参数设置以适应Windows系统的运行环境。初始阶段，在我的笔记本上使用batch_size=10时遇到了显存不足的错误提示，后来通过降低此值解决了该问题。 以下是实验结果指标： - 验证集测试集 - ROUGE-1: 34.06 / 31.87 - ROUGE-2: 16.46 / 15.47 - ROUGE-L: 33.83 / 30.9 数据预处理文件可以在项目根目录下找到。