本语料库由复旦大学李荣陆提供。训练和测试两个语料各分为20个相同类别。训练语料和测试语料基本按照1:1的比例来划分。使用时尽量注明来源(复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然语言处理小组)。
由复旦大学李荣陆提供。answer.rar为测试语料,共9833篇文档;train.rar为训练语料,共9804篇文档,分为20个类别。训练语料和测试语料基本按照1:1的比例来划分。收集工作花费了不少
共50.38MB。本语料库由复旦大学李荣陆提供。test_corpus.rar为测试语料,共9833篇文档;train_corpus.rar为训练语料,共9804篇文档,两个预料各分为20个相同类别。
卫星数据集;训练集和验证集 glacier;rock;urban;water;wetland;wood glacier;rock;urban;water;wetland;wood glacier;ro
在数据处理和分析过程中,通常需要将数据集划分为三个主要部分:训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的初步学习,通过对该集合中的数据进行分析,模型能够获取到基本的特征和规律。验证集在模型训练过程中用
由复旦大学李荣陆提供。answer.rar为测试语料,共9833篇文档;train.rar为训练语料,共9804篇文档,分为20个类别。训练语料和测试语料基本按照1:1的比例来划分。收集工作花费了不少
本文为大数据杂谈4月20日微信社群分享内容整理。今天的目标是使用Caffe完成深度学习训练的全过程。Caffe是一款十分知名的深度学习框架,由加州大学伯克利分校的贾扬清博士于2013年在Github上
Azure机器学习(实战篇)——数据集03:在训练中使用数据集/// 使用Azure 机器学习数据集类,可以在让远程计算资源轻松访问数据集,不用自己设置连接字符串或数据路径。Azure 机器学习数据集
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lcqmc数据集 包括训练集,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