NLPCC2016 数据集与流行的新闻数据集不同,使用更多来自新浪微博的非正式文本。 数据列表 数据名称上传日期大小下载 NLPCC2016 新闻数据集_datasets.txt2021-01-20793.00Bytes NLPCC2016 新闻数据集_datasets.zip2021-01-2518.29MB 文档 NLPCC2016 新闻数据集
来自清华大学朱小燕、黄民烈团队的王义达作为一作发表的《A Large-Scale Chinese Short-Text Conversation Dataset》获得了最佳学生论文,以下是王义达本人对获奖论文的亲自解读。 基于Transformer的大规模预训练语言模型极大地促进了开放领域对话的研究进展。然而目前这一技术在中文对话领域并未被广泛应用,主要原因在于目前缺...
vocabulary_size) print('Loaded dataset with {} training samples, {} test samples'. format(len(X_train), len(X_test))) 1. 2. 3. 4. 5. 加载数据集,包含25000个训练样本,25000个测试样本 检查样本及其标签(打印出某个样本)。 结果如图1所示 AI检测代码解析 print('---review---') print(X_t...
importpandasaspd# Load the datasetdata=pd.read_json('nlpcc2017_data.json')# Display the first few rowsprint(data.head()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2. 构建训练与测试集 接着,我们要将数据集分为训练集和测试集。可以采用train_test_split方法来实现。 AI检测代码解析 fromsklearn.model_selectio...
自然语言处理和中文计算会议(NLPCC)是CCF TCCI(中国计算机联合会中文信息技术委员会)的年度会议。NLPCC是专门针对自然语言处理(NLP)和中文计算(CC)领域的领先国际会议。它是来自学术界,工业界和政府的研究人员和从业人员的主要论坛,以分享他们的想法,研究结果和经验,并促进他们在该领域的研究和技术创新。之前的NLPCC会议...
This paper presents the overview of the shared task 7, Fine-Grained Dialogue Social Bias Measurement, in NLPCC 2022. In this paper, we introduce the task, explain the construction of the provided dataset, analyze the evaluation results and summarize the submitted approaches. This shared task aims...
For more information related to this dataset, please refer to our paper: Detoxifying Large Language Models via Knowledge Editing. If there are any differences between the paper and this page, the content of this page should prevail. Evaluation Track 1: Multimodal Hallucination Detection for Multimoda...
数据集官网:https://cmivqa.github.io/ Code: https://kkgithub.com/cmivqa/NLPCC-2023-Shared-Task-5 Project Tree NLPCC2023_CMIVQA ├─ Fix_files.zip ├─ NLPCC2023_CMIVQA_TRAIN_DEV │ ├─ CMIVQA_Train_Dev.json │ ├─ README.txt │ ├─ audios.zip │ ├─ subtitles.zip │ ├─...
Workshop共计录取14篇论文。 在本次会议上评选出最佳论文、最佳学生论文各1篇,并进行了颁奖仪式。 来自清华大学朱小燕、黄民烈团队的王义达作为一作发表的《A Large-Scale Chinese Short-Text Conversation Dataset》获得了最佳学生论文,以下是王义达本人对获奖论文的亲自解读。
The dataset is split into a training set, a validation set, and a test set. During the grand challenge, the test set along with the true “id” data number is not available to the public. The Fig. 4 shows the dataset examples for the mTAGV shared task. The “id” is the sample ...