- 数据集规模:SST-2数据集包含N个样本(句子),其中M个样本标记为正面情感,而K个样本标记为负面情感。 - 数据类别分布:根据标签的不同,可以将数据集中的样本划分为正面和负面两种情感类别。通过统计发现,在数据集中正面情感占比约为X%,而负面情感占比约为Y%。 - 文本长度分布:对于每一个句子样本,我们还统计了其...
1.UCI 数据集介绍 UCI数据集网址如下 http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php 例如点开iris数据集,会出现以下信息 图片: 在下面的Data Set Information介绍了数据集的详细信息,下面的Attri... KITTI数据集介绍 目录1、KITTI数据集概述 2、kitti数据采集平台 3、Kitti数据集标注格式 参考文献: 1、KITTI数据集...
imdb、SST-1、SST-2、yelp-2013、yelp-2014 文本分类数据集https://github.com/JerrikEph/Capsule4TextClassification/blob/master/data/downloadDataset.md
imdb、SST-1、SST-2、yelp-2013、yelp-2014 文本分类数据集,https://github.com/JerrikEph/Capsule4TextClassification/blob/master/data/downloadDataset.md
imdb、SST-1、SST-2、yelp-2013、yelp-2014 文本分类数据集 https://github.com/JerrikEph/Capsule4TextClassification/blob/master/data/downloadDataset.md
模型在数据集上的准确率由50%以下上升到85%左右,有明显提升。 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2021/1/11 9:09# @Author : yx# @File : bert_sst2.pyimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.optimimportAdamfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderfromtransformersimportBertModelfromtqdm...
SST-2(Stanford Sentiment Treebank,斯坦福情感树库)是一个二元单句分类任务的数据集,由电影评论中提取的句子组成。这个任务的目标是区分正面情感和负面情感,是情感分析领域中一个重要的基准数据集。SST-2数据集中的每个句子都由人工进行了标注,标注为正面或负面情感
MR是电影评论数据集, 其中每个样本对应一个句子。 语料库有5,331个积极样本和5,331个消极样本。 该数据集通常通过随机划分的10折交叉验证来验证模型效果。 Stanford Sentiment Treebank (SST) 斯坦福情感库 The SST [175] is an extension of MR. It has two cate-gories. SST-1 with fine-grained labels ...
一种常用的评估方法是交叉验证,将数据集划分为训练集和测试集,多次训练和测试模型,并对结果进行平均得分。评估指标常用的有准确率、精确率、召回率和F1值等。 5.模型优化:根据评估结果,可以对模型进行优化。常见的优化方法包括调整超参数、增大训练集数量、增加模型复杂度等。 二、SST的使用 使用SST可以迅速了解用户...