中文文本分类语料（复旦）-训练集和测试集这个链接是训练集，本语料库由复旦大学李荣陆提供。
test_corpus为测试语料，共9833篇文档；
train_corpus为训练语料，共9804篇文档，两个预料各分为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）。
文件较大，下载时请耐心等待。
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train_corpus为训练语料，共9804篇文档，两个预料各分为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。
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2023/11/10 13:33:38
101.81MB
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实现文本分类的主要包括几个步骤文本分词处理，特征选择，特征权重计算，文本特征向量表示，基于训练文本的特征向量数据训练SVM模型，对于测试集进行特征向量表示代入训练得到的svm模型中进行预测分类，达到93%的准确率
2023/11/8 2:28:34
26.06MB
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本语料库由复旦大学李荣陆提供。
train.zip共9804篇文档，test.zip共9832篇文档，都分为20个类别。
下载后可以自己重新切分数据，也可以直接用。
免费下载地址：链接:https://pan.baidu.com/s/1E2vUjyBtrlG0SBCkO-_IAQ密码:dq9m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）。
train.zip共9804篇文档，test.zip共9832篇文档，都分为20个类别。
下载后可以自己重新切分数据，也可以直接用。
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2023/11/3 21:56:21
106.17MB
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https://blog.csdn.net/zzZ_CMing/article/details/89478436朴素贝叶斯算法做文本分类，用的是谭松波酒店语料。
2023/9/30 17:09:20
1.14MB
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简体中文|简介PaddleNLP2.0具有丰富的模型库，简洁易用的API与高性能的分布式训练的能力，可以为飞轮开发者提升文本建模效率，并提供基于Padddle2.0的NLP领域最佳实践。
特性丰富的模型库涵盖了NLP主流应用相关的前沿模型，包括中文词向量，预训练模型，词法分析，文本分类，文本匹配，文本生成，机器翻译，通用对话，问答系统等，更多详细介绍请查看。
简洁易用的API深度兼容飞轮2.0的高层API体系，提供可替换的文本建模模块，可大幅度减少数据处理，组网，训练互换的代码开发量，提高文本建模开发效率。
高效分散训练通过深度优化的混合精度训练策略与舰队分布式训练API，可充
特性丰富的模型库涵盖了NLP主流应用相关的前沿模型，包括中文词向量，预训练模型，词法分析，文本分类，文本匹配，文本生成，机器翻译，通用对话，问答系统等，更多详细介绍请查看。
简洁易用的API深度兼容飞轮2.0的高层API体系，提供可替换的文本建模模块，可大幅度减少数据处理，组网，训练互换的代码开发量，提高文本建模开发效率。
高效分散训练通过深度优化的混合精度训练策略与舰队分布式训练API，可充
2023/9/23 16:01:53
2.33MB
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作者刘伍颖出版社国防工业出版社页数160页出版日期2014年10月1日语种简体中文ISBN9787118097597《面向大数据的高效能垃圾文本分类》全面介绍了大数据时代垃圾信息的爆发态势和文本特性，并根据信息文档的多域结构特性和文本Token频率分布的幂律特性，提出了多域学习的思想。
研究了一整套面向大数据的高效能垃圾文本分类方法。
《面向大数据的高效能垃圾文本分类》共分7章，第1章分析大数据时代垃圾信息态势，第2章概述垃圾信息过滤方法，第3章研究电子邮件文档和手机短信文档的文本特性，第4章研究多域学习总体框架，第5章提出基于Token频率索引的文本分类算法，第6章研究有监督反馈代价问题，第7章设计面向大数据的高效能垃圾文本过滤系统。
《面向大数据的高效能垃圾文本分类》可以作为普通高等院校、科研机构大数据计算技术相关专业高年级本科生或研究生的实验教材，也可供网络信息技术公司高级研究人员参考。
研究了一整套面向大数据的高效能垃圾文本分类方法。
《面向大数据的高效能垃圾文本分类》共分7章，第1章分析大数据时代垃圾信息态势，第2章概述垃圾信息过滤方法，第3章研究电子邮件文档和手机短信文档的文本特性，第4章研究多域学习总体框架，第5章提出基于Token频率索引的文本分类算法，第6章研究有监督反馈代价问题，第7章设计面向大数据的高效能垃圾文本过滤系统。
《面向大数据的高效能垃圾文本分类》可以作为普通高等院校、科研机构大数据计算技术相关专业高年级本科生或研究生的实验教材，也可供网络信息技术公司高级研究人员参考。
2023/9/9 7:36:10
61.63MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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