文章目录1、读取数据集2、建立字符索引2.1 删除数据集中重复的字符2.2 将字符映射到索引2.3 得到词典大小2.4 将字符转化成索引3、时序数据的采样3.1 随机采样代码解释3.2 相邻采样代码解释1、读取数据集import tensorflow as tfimport randomimport zipfilewith zipfile.ZipFile('../../data/jay...
本文总结一些知识库问答常用数据集，主要包括常见复杂KBQA数据库。
机器学习&&深度学习——NLP实战（自然语言推断——数据集）
除了以上提到的数据集外，还有一些其他常用的机器翻译数据集，如OpenSubtitles、JRC-Acquis、OPUS等。机器翻译任务常用的数据集是研究和评估机器翻译系统性能的重要资源。这些数据集包含了大量的源语言和目标语言的平行语料，用于训练和优化机器翻译模型。同时，由于机器翻译任务的复杂性，研究者还需要结合其他技术和方法，如预训练模型、数据增强等，来提高翻译质量和性能。随着技术的不断进步和新的
WSJ1数据集通常包含大量的文本数据，这些数据被划分为训练集、验证集和测试集，以便研究人员可以训练和评估他们的模型。在使用WSJ1数据集时，研究人员通常会利用这些数据来训练语言模型，这些模型可以学习语言的统计规律，并用于生成文本、完成句子或进行其他NLP任务。总结来说，WSJ1数据集是一个广泛用于自然语言处理任务的文本语料库，它提供了丰富的文本数据和相关的元数据，有助于研究人员训练和评估他们的模型
命名实体识别(NER)数据集，及其介绍和下载地址
需要注意的是，这些数据集可能涉及到版权和许可问题，因此在使用时需要遵守相应的规定。同时，随着NLP技术的不断发展，新的数据集也在不断涌现，研究者可以根据具体需求选择适合的数据集进行语义角色标注任务的研究。
是一个广泛用于语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）领域研究和开发的大型数据集。它主要包含了在1990年代初期收集的电话对话的语音数据，这些数据被详细标注并广泛用于训练和测试语音识别系统。
来自纽约大学、华盛顿大学等机构创建了一个多任务的自然语言理解（NLU）基准和分析平台，也就是GLUE（General Language Understanding Evaluation），自然所有数据集均为英文，包含 CoLA、SST-2、MRPC、STSB、QQP、MNLI、QNLI、RTE、WNLI
在第一种，负类的标注范围为[-3,0)，而非负类的标注范围为[0,3]。情绪标注是包含高兴，悲伤，生气，恐惧，厌恶，惊讶六个方面的情绪标注。在AEFT方法中，同样使用使用三个编码器（encoders），并使用Transformer和MLP模型构建了头部，并使用直接拼接的方法进行融合。在AEF方法中，使用三个编码器（encoders），然后使用GRU和MLP模型构建了头部（head），并使用直接拼接
Synth text 数据集官网下载的主要包含图像文件夹和gt.mat标注文件，共85万（858750）多张图片数据。该数据集中包含了词级别标注、字符级别标注和文本识别内容，可用于文本检测和文本识别模型。1、mat格式标注文件读取，采用scipy.io中的loadmat函数读取，读到的结果是一个字典。from scipy.io import loadmatm = loadmat('gt.mat')
win11机器本地部署deepseek-r1-7b模型
经过上一篇关于的铺垫，本篇来讲一下《Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need》这篇论文。其在摘要部分的这句表述（如上所示）就强调了大模型在增量推理，也即Decode阶段由于导致的推理效率低下的问题。作者提出了技术，加速了大模型推理。是的变体，本篇跟随论文的思路，分析对比和的性能，最后根据一个demo实测一下效果。关于注意力机
N-Triples：多个三元组来表示RDF数据集，比如下面的三行，就是资源A1A2S2的信息，第一行表明这一行描述的是标签（label），值为“tumorsize”（肿瘤尺寸）；N-Triples（nt）是RDF（Resource Description Framework，资源描述框架）的一种序列化表示方法，RDF是一种事物的表示方法和手段。反正我找到的数据集都是英文的，我自己做的是中文的（小声
通过ollama生成自己的自我认知数据集。基于self-cognition-instuctions项目做的改进。
BGE-VL-base/Large是基于CLIP训练的模型，BGE-VL-MLLM-S1/S2是基于LLM训练的二者参数量相差较大。huggingface链接https://huggingface.co/BAAI/BGE-VL-basemodelscope链接https://www.modelscope.cn/models/BAAI/BGE-VL-base该模型基于CLIP，支持多模态检索任务，其
数据集一、Dailydialogue该数据集是从英语学习者相关的网站上爬取的对话数据集，主题相对集中，语法相对规范。总共有一万多个对对话，每个对话大概8轮。数据集众包含的文件有：1）dialogues_text.txt:包含所有的一万多个对话，每行代表一对对话，对话之间用_eou_隔开，对话结尾也有一个_eou_。2）dialogues_topic.txt:每行对应于一对对话所包含的主题，用数字1
【代码】大模型推理方式梳理。
代表性的数据集、基准(预训练)模型、语料库、排行榜。本文选择一系列有一定代表性的任务对应的数据集，做为测试基准的数据集。这些数据集会覆盖不同的任务、数据量、任务难度。
KBQA 常用的数据集之WebQSP(WebQuestionsSP)
但是经常会报连接错误等问题，所以我们可以去huggingface官网下载好数据集，然后直接用数据集路径替换。的数据，手动将data文件夹下的文件全部下载，然后保存在本地一个文件夹中，替换上述的。
此外，随着技术的不断进步和新的数据资源的出现，语音翻译任务的数据集也在不断更新和扩展。尽管它主要用于语音识别任务，但由于其丰富的语言种类和大规模的数据量，Common Voice也可以作为语音翻译任务的有益补充。：虽然LibriSpeech主要用于语音识别任务，但由于其庞大的英文语音数据规模，它也可以作为语音翻译任务的辅助数据集。尽管它主要关注语音到文本的翻译，但其中的语音数据对于语音翻译任务同样
KBQA 数据集之常用数据集 GrailQA论文相关内容介绍数据统计模型间的性能对比
为什么在 NLP 分类任务中选择 CNN 呢？1.CNN神经网络可以像处理图像一样处理文本并“理解”它们2.主要好处是高效率3.在许多方面，由于池化层和卷积核大小所造成的限制（虽然可以将卷积核设置得更大），会导致丢弃信息，但这并不意味着它们不是有用的模型。利用 CNN 能够有效地对相对较大的数据集进行检测和预测情感4.即使依赖 Word2vec 词嵌入，CNN 也可以在不映射整个语言的条件下，通过
目录背景准备工作原始MR数据预处理加标签切片并分词根据预训练词向量建立词表和嵌入矩阵将训练数据的word转化为词表中的索引并填充训练与测试数据集的划分、建立模型训练和结果分析TextCNN模型IMDB数据集在MR上进行十折交叉验证转载声明背景在NLP进行文本情感分析时，第一步常常需要对进行分析的数据集进行处理，本文旨在描述对NLP常用数据集MR的预处理操作，包括标签、切片、分词、并利用预训练词向量
归去来兮
CALLHOME American English Speech是一个专注于电话语音的语料库，主要用于语音相关的研究任务。方法2：关注公众号，回复CALLHOME。
将 transformers 版本降级至 4.39.2 可解决此问题。llama-cpp-python, pynini无法安装。解决了pynini没有安装的问题。安装xinference的依赖。完成部署后就可以和LLM对话。启动xinference。
用于对话系统的中英文语料数据，点击超链接直接进入即可。中文电影对白语料中文电影对白语料，噪音比较大，许多对白问答关系没有对应好短消息语料包含中文和英文短信息语料，据说是世界最大公开的短消息语料中文聊天语料ChatterBot聊天引擎提供的一点基本中文聊天语料，量很少，但质量比较高NLP相关数据集这是他人收集的自然语言处理相关数据集，主要包含Question Answering，Dialogue S
MedTrinity-25M 是一个全面的大型医学多模态数据集，由华中科技大学、加州大学、哈佛大学、斯坦福大学等机构合作发布，涵盖 10 种模态 2500 多万张图像，为 65 多种疾病提供多粒度注释。这些注释既包括全局文本信息，例如疾病/病变类型、模态、区域特定描述和区域间关系，也包括感兴趣区域 (ROI) 的详细局部注释，包括边界框、分割蒙版。支持全面的多模态任务，例如字幕和报告生成，以及以视
BERT微调数据集自然语言推断任务：主要研究 假设（hypothesis）是否可以从前提（premise）中推断出来， 其中两者都是文本序列。 换言之，自然语言推断决定了一对文本序列之间的逻辑关系。这类关系通常分为三种类型：蕴涵（entailment）：假设可以从前提中推断出来。矛盾（contradiction）：假设的否定可以从前提中推断出来。中性（neutral）：所有其他情况。斯坦福自然语言
KBQA 常用的问答数据集之 LC-QuAD数据集下载各模型在数据集LC-QuAD上的表现
具体来说，CHiME 2数据集包含了多种类型的音频数据，旨在模拟现实生活中的各种语音识别场景。这些数据包括小词汇ASR任务和静态扬声器在家庭环境中双耳录制的音频，移动扬声器和中等词汇ASR任务在家庭环境中双耳录制的音频，以及在许多室内和室外城市环境中使用1、2和6通道平板设备录制的音频。CHiME 2数据集来源于CHiME挑战的语音片段，主要用于语音识别任务。综上所述，CHiME 2数据集是一个丰
目录1. 论文相关2. 数据集概述2.1 内容介绍2.2 使用的知识库2.3 数据统计2.4 文件内容介绍3. 模型性能比较1. 论文相关ComplexWebQuestions[Talmor and Berant 2018b]源自论文：The Web as a Knowledge-base for Answering Complex Questions数据集：2. 数据集概述2....
儿童读物的数据集清洗1.完成全部数据集的清洗2.合并数据集3.to do list1.完成全部数据集的清洗根据昨天的数据集清洗方法，清洗完成全部的数据集如下所示：2.合并数据集将不容的小故事的数据集合并成一个txt文件这些数据将做为训练数据集进行标点符号的预训练3.to do list处理小学生作文数据集，随机生成错误的标点符号，形成小学生含错误标点的样本。...
(1)短文本1）哈工大LCSTS(2)中等长度1）NLPCC2017的单文档新闻测试集合TTNews2）NLPCC2021的字节跳动CNew_sum(3)长文本1）NLPCC2020的CLTS，但该数据集并不好很差，大量摘要为正文摘抄抽取。
Bonito将未注明的文本转换为特定任务的训练数据集，以便进行指令调整。我们的目标是在用户的专用私人数据上实现大型语言模型的零样本任务调整。我们在一个新的大规模数据集上对 Bonito 进行了训练，该数据集包含 165 万个示例，是通过将现有的指令调整数据集重新混合成元模板而创建的。输入：未注明的文本和任务属性；输出：包括指令和响应。我们使用Bonito为七个数据集生成合成任务（这些数据集来自三个
本项目通过Google的Bert模型，基于Attention的大规模语料预训练模型，构建LSTM命名实体识别网络，设计一套问答系统通用处理逻辑，实现智能问答任务。它可以接受用户提出的问题，并基于Bert模型和LSTM命名实体识别网络，理解问题并提供精确的答案。这个系统的通用性使得它在多个领域和应用中都具有广泛的潜力，从解答常见问题到处理专业领域的知识查询。
ctb(Chinese Treebank)系列数据集学术界认可的的划分方式，以及通用代码实现ctb数据转换为标准数据格式（斯坦福标准）
最近在做和大模型通用抽取相关的任务，需要将所有数据集转换为相同的格式，便于构建指令微调数据集。在处理数据时需要将不同格式的NER数据集转换为方便处理的json格式数据，这是一项非常繁杂的工作。在NER领域，没有一个统一的格式规范，博主收集了近30份NER数据集，总结出常见的NER数据集格式包括BIO、BIEO、excel格式的BIO、数据标签分离、内嵌式json等，每种格式可能只有两三个数据集，如
Gigaword数据集的规模庞大，其中包含了数百万个新闻文档及其对应的标题摘要，这使得它成为文本摘要研究等领域的重要工具。对于感兴趣的研究人员和开发者来说，可以通过相关渠道获取该数据集，并结合自己的研究需求进行探索和应用。由于其广泛的应用和实用性，Gigaword数据集在自然语言处理领域受到了广泛的关注和应用。总的来说，中文Gigaword数据集是一个宝贵的自然语言处理资源，为研究人员提供了丰富多
自ChatGPT为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）出现以后，由于其卓越的人工智能（AGI）的能力，掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开源之后，业界涌现了非常多基于LLM的二次微调或应用的案例。本文主要介绍GPT在医疗领域的开源应用项目，供大家学习参考！
例如，New York Times数据集适合用于需要高质量人工摘要的场景，而CNN/Daily Mail和Gigaword数据集则更适合用于训练生成式摘要系统。：这是一个广泛使用的多句摘要数据集，常用于训练“生成式”摘要系统。该数据集为文本摘要任务提供了高质量的人工摘要作为参考标准。在选择数据集时，研究者应根据具体的研究目标、任务需求和语言特点来进行选择，并结合实际情况进行适当的数据预处理工作，以
针对不同类型的任务，人们开发出许多标注软件，其中比较成熟的一款是 brat ( brat rapidannotation tool )，它支持词性标注、命名实体识别和句法分析等任务，brat是典型的B/S架构，服务端用Python编写，客户端运行于浏览器，相较于其他标注软件，brat最大的亮点是多人协同标注功能，此外，拖曳式的操作体验也为brat增色不少。它指的是人工标注了“ 所属分类 ”的文章构
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支持向量机是一种有监督学习，通过数据样本，学习最大边距超平面，主要解决二分类问题。少数支持向量决定了最终结果，对异常值不敏感。对于样本数量需求较低。可以处理高维度数据。样本数量过多的时候，计算负担很大。多分类任务处理起来比较麻烦。数据在原始空间（称为输入空间）线性不可分，但是映射到高维空间（称为特征空间）后很可能就线性可分了。但是映射到高维空间同时带来一个问题：在高维空间上求解一个带约束的优化问题
KV Cache是一种为大模型量身定制的推理加速技术。为什么？因为大模型推理的逻辑是：根据当前轮输入tokens预测并输出下一个token，这两者拼接就得到了下一轮的输入，每一轮只比上一轮增加了一个token。这意味着当前轮包含了上一轮的部分计算。上一轮中每一层的key和value被当前轮复用，而不是重新计算，就能加速推理过程，这就是KV Cache的作用。随着KV Cache的广泛使用，大模型的
nlp
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