研究生论文数据集整理（一）

最新推荐文章于 2025-09-17 13:30:42 发布

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这篇博客详细列举了NLPCC从2014年至2019年的数据集，涵盖了中文文本情感分析、分词、词性标注、开放域问答、实体识别与链接等多个自然语言处理任务。每年的数据集重点不同，例如2014年涉及情感分类与深度学习，而2019年则包括跨域依赖解析和开放域语义分析等挑战。

NLPCC数据集：2014年：http://tcci.ccf.org.cn/conference/2014/pages/page04_dg.html

1.中文微博文本中的情感分析

2.情感分类与深度学习

3.中文实体链接

4.跨语言知识链接

5.大规模英语问答

6.大规模中文新闻分类

2015年：http://tcci.ccf.org.cn/conference/2015/pages/page05_evadata.html

1.微博文本的中文分词与词性标注

2.开放域问答

3.中文搜索查询中的实体识别与链接

4.面向微博的中文新闻摘要

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针对问题(2)，我们用 Python 进行平均分的计算，用 SPSS 和 Excel 进行差异性分析。SPSS的一致性检验得出的结果大部分较为良好，说明专家对于大部分论文评分意见较为一致，求解，该模型的调用分别取得问题论文的特征与优秀论文的特征，最后的特征结果是:优秀论。针对问题(1)，首先进行数据处理，包括异常值的处理，缺失值补充和总分核算。据，计算出三位评委给出的总平均分，以学科门类编码为依据进行学科分类，然后各类别按。差模型进行一致性检验，检验结果是针对文本词数较少的数据得出的一致性结果较差，其余。

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