4. 下载并加载数据集 train_iter = AG_NEWS(split='train') 这行代码下载并加载了 AG News 数据集的训练集部分。split='train'参数表示加载训练集。 # 打印样本标签和文本,标签通常用于指示文本所属的类别或类别的相关信息。例如,在文本分类任务中,每个文本样本都会附带一个标签,表示该文本属于哪个类别(如新闻...
任务是通过文本数据进行分类,将新闻文档正确分配到对应的类别。 数据集特点 特征:原始文本数据。 目标:20 个类别标签。 数据量:约 20,000 篇文档。 实现步骤 1.加载数据集:使用 sklearn.datasets.fetch_20newsgroups 加载数据集。 2.数据探索:查看数据集的基本信息,如类别名称、文档数量等。 3.文本预处理:将...
来自路透社数据集子集的其他数据集包括R8、R52、RCV1和RCV1-v2。其他用于新闻分类的数据集包括:Bing news[192]、BBC[193]、Google news[194]。 3. 主题分类 1)DBpedia:DBpedia数据集[195]是一个大规模的多语言知识库,由维基百科中最常用的信息框创建。DBpedia每月发布一次,在每个版本中添加或删除一些类和属性...
文本分类任务是自然语言处理中最常见的任务,文本分类任务简单来说就是对给定的一个句子或一段文本使用文本分类器进行分类。文本分类任务广泛应用于长短文本分类、情感分析、新闻分类、事件类别分类、政务数据分类、商品信息分类、商品类目预测、文章分类、论文类别分类、专利分类、案件描述分类、罪名分类、意图分类、论文专利...
基于ModelScope框架的afqmc数据集利用StructBERT预训练模型的文本相似度算法实现文本分类任务图文教程 建立在线环境 基于PAI-DSW在Jupyterlab内建模地址:https://dsw-gateway-cn-hangzhou.data.aliyun.com/dsw-14046/lab/workspaces/auto-a/tree/NLP_test20221016.ipynb ...
Chatito可帮助你生成用于训练的数据集,并使用简约的DSL验证聊天机器人模型。 如果你使用商业模型、开源框架或编写自己的自然语言处理模型来构建聊天机器人,则需要训练示例。 Chatito随时为你提供帮助。 该项目包含: Online chatito IDE - 在线聊天的IDE Chatito DSL specification - Chatito DSL规范 ...
0.1 多标签任务介绍 文本多标签分类是自然语言处理(NLP)中常见的文本分类任务,文本多标签分类在各种现实场景中具有广泛的适用性,例如商品分类、网页标签、新闻标注、蛋白质功能分类、电影分类、语义场景分类等。多标签数据集中样本用来自 n_classes 个可能类别的 m 个标签类别标记,其中 m 的取值在 0 到 n_classes...
0.1 多标签任务介绍 文本多标签分类是自然语言处理(NLP)中常见的文本分类任务,文本多标签分类在各种现实场景中具有广泛的适用性,例如商品分类、网页标签、新闻标注、蛋白质功能分类、电影分类、语义场景分类等。多标签数据集中样本用来自 n_classes 个可能类别的 m 个标签类别标记,其中 m 的取值在 0 到 n_classes...
0.1 多标签任务介绍 文本多标签分类是自然语言处理(NLP)中常见的文本分类任务,文本多标签分类在各种现实场景中具有广泛的适用性,例如商品分类、网页标签、新闻标注、蛋白质功能分类、电影分类、语义场景分类等。多标签数据集中样本用来自 n_classes 个可能类别的 m 个标签类别标记,其中 m 的取值在 0 到 n_classes...
基于ERNIR3.0文本分类:CAIL2018-SMALL罪名预测为例(多标签) 0.前言:文本分类任务介绍 文本分类任务是自然语言处理中最常见的任务,文本分类任务简单来说就是对给定的一个句子或一段文本使用文本分类器进行分类。文本分类任务广泛应用于长短文本分类、情感分析、新闻分类、事件类别分类、政务数据分类、...