SST数据集

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SST-2数据集是什么；主流LLM微调方法及实现
ZJQ的博客
02-27 580
SST-2数据集是什么；主流LLM微调方法及实现
imdb、SST-1、SST-2、yelp-2013、yelp-2014 文本分类数据集
Love-Coding
04-10 5197
https://github.com/JerrikEph/Capsule4TextClassification/blob/master/data/downloadDataset.md
SST2的数据集，哈哈
11-24
情感分析数据集，从上文对text-cnn模型的介绍，想必读者对该模型已经有了初步的理解了。趁热打铁，我们将利用Keras搭建该模型并对imdb数据集进行情感分析。由于数据集预处理部分上一篇文章已经讲解，在此将不再叙述。
【完整源码+数据集+部署教程】树木检测系统源码分享[一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70+全套改进创新点发刊_Web前端展示]
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weixin_43860634的博客
11-20 792
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sst-2 dataset - sst-2 数据集
03-26
SST-2（Stanford Sentiment Treebank）是一个用于情感分析的标记数据集，由斯坦福大学的研究人员创建。该数据集的主要目的是为了帮助研究人员和开发者训练和评估情感分析模型。SST-2包含由电影评论组成的句子，每个句子都被标记为正面的（positive）或负面的（negative）情感。这些句子来自于电影评论网站Rotten Tomatoes。 SST-2数据集的特点包括： 1. **二分类标记**：每个句子被标记为正面或负面情感，使其成为一个二分类问题。 2. **层级结构**：SST-2数据集不仅包含句子级别的标记，还包含了句子结构的标记。每个句子都被映射到一棵语法树中，这棵树表示了句子的结构。这种结构化表示使得该数据集对于探索句子结构和语法在情感分析中的作用具有额外的价值。 3. **数据来源**：SST-2数据集的句子是从Rotten Tomatoes网站上提取的电影评论中获取的，这些评论包括观众对电影的评价和看法。 SST-2数据集的应用领域包括但不限于： - 情感分析模型的训练和评估 - 研究句子结构和语法在情感分析中的作用 - 自然语言处
【免费下载】 SST-2 数据集 - 情感分析标记数据集
gitblog_09723的博客
10-15 2506
SST-2 数据集 - 情感分析标记数据集 【下载地址】SST-2数据集-情感分析标记数据集 SST-2（Stanford Sentiment Treebank）是一个用于情感分析的标记数据集，由斯坦福大学的研究人员创建。该数据集的主要目的是为了帮助研究人员和开发者训练和评估情感分析模型。SST-2包含由电影评论组成的句...
精选资源
自然语言处理用的二分类微调数据SST，可以参考huggingface来具体操作训练
02-14
这些模型已经学会了大量的语言规律，微调就是在预训练模型的基础上，针对特定任务如SST的文本分类，添加一个或多个任务相关的输出层，并用SST数据集对这些新层进行训练。这样可以利用预训练模型的通用语言知识，同时...
精选资源
细粒度的情感：SST-5数据集上五类情感分类的不同NLP方法的比较和讨论
02-03
此仓库显示了对各种NLP方法的比较和讨论，这些方法可以在（SST-5）数据集上执行5级情感分类。 目标是使用多个基于规则，基于线性和神经网络的分类器来预测此数据集上的类，并查看它们之间的区别。 当前已实现以下...
sst数据，nc读取RSS TMI, AMSR-E, AMSR2
02-17
We include SST in the RSS satellite gridded binary data files for TMI, AMSR-E, AMSR2, WindSat, and GMI. These SST are not diurnally corrected and represent the value at the time provided in the file. More data access information is available on the mission description pages. The table below shows the period of operation for each instrument.
SST-2（Stanford Sentiment Treebank 2）数据集： 情感分析 二分类数据集
彬彬侠的博客
03-09 2528
SST-2（Stanford Sentiment Treebank 2）是情感分析（Sentiment Analysis）任务中常用的二分类数据集，来源于斯坦福大学的Stanford Sentiment Treebank，用于自然语言处理（NLP）模型的训练和评估。数据来源：IMDB电影评论。标签类别：1（正向情感Positive）；0（负向情感Negative）。总样本数：约67,000条。数据格式：训练集（Train）：约67,000条，开发集（Dev）：约872条，测试集（Test）：1,821条（无
SST使用说明
01-10
A-B ControlLogix系统 CPU L5555(v15)+Ethernet通讯模块 SST-PB3
SST-2 数据集详解：NLP 情感分析的黄金标准
Wei_sx的博客
07-08 1033
SST-2是GLUE基准中的英文情感分析任务，源自斯坦福大学的电影评论数据集，用于判断句子情感倾向（积极/消极）。相比五分类的SST-1，SST-2采用二分类形式（0=负面，1=正面），包含约67,000条训练数据。该任务需要理解复杂语义（如反讽），顶级模型准确率可达95%+。HuggingFace提供了BERT等预训练模型的实现方案。SST-2的情感分析技术广泛应用于商品评论、舆情监控等领域，是评估NLP模型情感理解能力的重要基准。
【亲测免费】 探索情感的细微差别：SST-2数据集助力情感分析研究
gitblog_09809的博客
10-31 588
探索情感的细微差别：SST-2数据集助力情感分析研究 【下载地址】SST-2数据集-情感分析标记数据集 SST-2（Stanford Sentiment Treebank）是一个用于情感分析的标记数据集，由斯坦福大学的研究人员创建。该数据集的主要目的是为了帮助研究人员和开发者训练和评估情感分析模型。SST-2包含由电影评...
【详解】NLP之常用数据集详解
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LeeZhao的博客
06-24 1万+
GLUE数据集合的介绍: 自然语言处理（NLP）主要自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。GLUE（General Language Understanding Evaluation）由纽约大学, 华盛顿大学, Google联合推出, 涵盖不同NLP任务类型, 截止至2020年1月其中包括11个子任务数据集, 成为衡量NLP研究发展的衡量标准. GLUE九项任务涉及到自然语言推断、文本蕴含、情感分析、语义相似等多个任务。像BERT、XLNet、RoBERTa、ERINE、T5等知名模型都会在此基
GLUE数据集介绍
bbbbbubble的博客
02-22 800
From: http://www.xuwei.io/2018/11/30/%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB-glue%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E4%BB%8B%E7%BB%8D/ GLUE榜单地址：https://gluebenchmark.com/leaderboard/ NLP可以分为自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。在NLU方面，我们拿时下最流行的GLUE(General Language Understanding
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Criss@陈磊
08-22 832
在评估一个模型的时候，仅通过ROUGE、BLEU SCORE评价模型还是太单薄了，并不能全面的反馈模型的能力。在相完整评估一个模型的能力的时候，最重要的是提供一套有效的评估模型。现在常见的模型的基准测试有 GLUE、SuperGLUE、HELM、MMLU等等。
基于BERT实现简单的情感分类任务
weixin_45101959的博客
02-17 7851
使用BERT进行简单的情感2分类任务，代码包含大量注释适合新手阅读。
自然语言处理中的SST数据集
05-14
SST数据集的特点是它提供了一个丰富的情感标注层次结构，包括短语层次、句子层次和整体文本层次。在短语层次和句子层次，每个短语和句子都被标注为正面、负面或中性情感，而在整体文本层次，每个文本都被标注为正面...
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