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LCQMC-NLP数据集资源.rar

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简介：
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

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  • 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（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。
     
  • NLP数据集汇总，含常用英文NLP数据集
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    本资料汇总了自然语言处理领域常用的英文数据集，旨在为研究者和开发者提供便捷的数据查找与使用参考。 自然语言处理（NLP）是计算机科学领域的一个重要分支，主要关注如何使计算机理解、解析、生成和操作人类语言。NLP数据集在该领域的研究与应用中至关重要，它们用于训练及评估各种模型，包括但不限于机器翻译、情感分析、命名实体识别、文本分类、问答系统以及语义理解等。 在NLP领域内有许多经典且常用的数据集，这些资源为解决特定任务提供了丰富的材料。以下是一些示例： 1. **IMDb情感分析数据集**：该数据集中包含了大量电影评论，并按照正面或负面进行标注，常被用于训练情感分析模型以帮助计算机理解文本的情感色彩。 2. **Twitter情感分析数据集**：这个数据集来源于社交媒体上的推文，可用于研究和开发针对短文本的情感理解和强度判断的技术。 3. **Wikipedia语料库**：开放源代码的百科全书可以用来进行大规模的文本挖掘与知识抽取任务，如构建知识图谱及文档分类等。 4. **CoNLL-NER数据集**：命名实体识别的标准测试集合，包括新闻文章中的实体及其类别（例如人名、地名和组织名称）。 5. **SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）**：这是一个阅读理解的数据集，其中的问题需要从提供的段落中找到精确的答案。它被广泛用于评估机器对文本的理解能力和回答问题的能力。 6. **GLUE（General Language Understanding Evaluation）**：包含多个任务的集合体，旨在评估模型的语言理解和泛化能力。 7. **MNIST**：虽然通常应用于图像识别领域，但也可以通过将其转换为描述性的文字来进行NLP相关的工作，如文本生成等。 8. **TREC QA**：一系列信息检索与问答挑战的数据集集合，用于测试机器的问答性能。 9. **Yelp评论数据集**：可用于进行情感分析和主题建模来评价商家的服务质量和顾客满意度。 10. **CLUE（Chinese Language Understanding Evaluation）**：面向中文NLP的任务型数据集，涵盖了从情感分析到事件抽取等多种任务。 在处理这些数据集时，通常需要执行预处理步骤，比如分词、去除停用词、提取词根、标点符号的处理以及低频词汇过滤等。同时，在进行模型训练之前将数据划分为训练集、验证集和测试集也非常关键，以确保模型能够有效地学习并具有良好的泛化能力。 对于NLP初学者而言，了解这些常用的数据集非常重要，它们有助于构建基础项目，并推动技术的持续进步。此外，开源社区不断推出新的数据集来应对更复杂且更具挑战性的任务如多模态理解、跨语言应用及生成式对话系统等。
     
  • LCQMC数据集，涵盖训练集、验证集和测试集
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    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。
     
  • NLP理论与实践（高级）数据集探究 01-附件资源
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    本资料为《NLP理论与实践（高级）》课程配套的数据集，涵盖自然语言处理领域的多个经典案例和问题，适用于深入学习和研究。 NLP理论基础和实践（进阶）数据集探索 01-附件资源
     
  • NLP常用数据集合.zip
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    本资料包包含了一系列用于自然语言处理任务的常用数据集，涵盖文本分类、情感分析等多个领域，适合研究人员与开发者使用。 NLP常用数据集包括BosonNLP_NER_6C、Chinese-NLP-Corpus（包含Weibo、Peoples Daily、MSRA的NER以及BDCI_Car_2018识别）、CoNLL和OntoNotes-5.0-NER-BIO-master。
     
  • 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 } ```