Dataset：數據集集合(NLP方向數據集)——常見的自然語言處理數據集大集合(建議收藏，持續更新)

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目錄

NLP數據集特點

常見的NLP數據集

1、生物數據集以及自然語言處理數據集

常見的使用案例

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NLP數據集特點

? ? ? 文本相對容易收集和存儲，但屬性個數可能要比基因數據中的屬性個數更多。對于一些自然語言處理問題，屬性是詞，每一行對應一篇文檔。屬性矩陣中的每一個元素表示詞在文檔中的出現次數。列的數目對應于文檔的詞匯量大小。根據預處理情況（如移除常見的詞，如a、and 以及of），最后的詞匯量可能會從幾千到數萬。如果考慮n-gram，文本的屬性矩陣會更加龐大。n-gram 是相鄰的2 個、3 個或者4 個詞，這些詞的位置足夠緊密甚至可以構成短語。在這種情況下，線性模型相對于復雜的集成方法，可能會產生相同甚至更好的性能。

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常見的NLP數據集

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1、生物數據集以及自然語言處理數據集

? ? ? 一般是包含大量列的數據集，這些數據集雖然有很多樣本，但往往也不足以訓練好一個復雜模型。
1、生物數據集：在生物學里，基因數據集很容易就包含10,000 ～ 50,000 個屬性。即使通過成百上千次的單個實驗（數據的行），基因數據也不足以訓練一個復雜的集成模型。線性模型可以給出等價甚至更好的性能。
(1)、基因數據很昂貴。一次實驗（數據行）就可能花費$5,000 美元，整個數據集花費可能會達到5,000 萬美元。

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常見的使用案例

NLP：兩種方法(自定義函數和封裝函數)實現提取兩人對話內容(***分隔txt文檔)，并各自保存為txt文檔
NLP之WE之Skip-Gram：基于TF利用Skip-Gram模型實現詞嵌入并進行可視化、過程全記錄
NLP之情感分析：基于python編程(jieba庫)實現中文文本情感分析(得到的是情感評分)

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Dataset：数据集集合(NLP方向数据集)——常见的自然语言处理数据集大集合(建议收藏，持续更新)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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