水产养殖知识问答数据集,可用于水产养殖问答知识库等应用
数据集简介: 本数据集**"水产养殖知识问答数据集"** 包含了约13,000条与水产养殖相关的问答对,每条数据记录了提问、回答及其对应的拼音、问题类型、分词结果和哈希值。该数据集旨在为水产养殖领域的自然语言处理、问答系统、信息检索等研究提…
Открыто · Доступно · Надёжно
Качественные датасеты, практические примеры кода и технические блоги для специалистов по данным, исследователей и разработчиков.
Выберите область знаний для быстрого поиска датасетов и подразделов
Лучшие датасеты из разных областей — разные форматы и способы загрузки
数据集简介: 本数据集**"水产养殖知识问答数据集"** 包含了约13,000条与水产养殖相关的问答对,每条数据记录了提问、回答及其对应的拼音、问题类型、分词结果和哈希值。该数据集旨在为水产养殖领域的自然语言处理、问答系统、信息检索等研究提…
数据集名称 :汽车知识问答数据集 数据集格式 : .xlsx 表格 数据集内容 : 本数据集是专为训练汽车知识问答AI与相关营销AI设计的高质量语料库。数据集涵盖了从汽车构造到市场营销、从新能源汽车技术到客户关系管理的广泛汽车知识领域,适合…
数据集介绍: 本数据集是一个中韩文章短句翻译数据集,专门用于中韩语言对的翻译研究与应用。数据集包含了多本经典书籍中的句子翻译,涵盖了丰富的历史与文学内容,包括: 百家公案 北齐书 北史 北极探险 白居易诗全集 每条数据包含中文原句及其对应的…
数据集介绍: 本数据集包含约8000条新闻资讯,旨在为自然语言处理(NLP)和文本分析提供多维度的信息支持。每条记录包括标题、中文分词、拼音、英文翻译与分词、以及新闻的情感属性(积极、消极或中性)。 字段包括: 标题 :新闻的标题内容。 类…
数据集概述 本数据集包含来自电商领域的客户与客服之间的多轮对话,覆盖多个电商场景,如手机、家电、服装、鞋袜、图书、电脑等。数据集记录了客户与客服的对话内容,以及对应的中文和英文分词信息,适用于自然语言处理(NLP)任务中的对话生成、情感分析…
数据集概述 本数据集专注于中文情感分析,分为 积极情感数据集 和 消极情感数据集 两个Excel文件,分别包含表达正向和负向情感的句子文本。数据集适用于自然语言处理(NLP)中的情感分类、文本特征提取和情绪分析任务。通过对积极和消极句子的清…
Реализация DenseNet с плотными связями между слоями для лучшего переиспользования признаков.
Реализация ResNet со skip-соединениями для решения проблемы исчезающего градиента.
Реализация AlexNet на PyTorch для крупномасштабной классификации изображений.
Упрощённая реализация LeNet для распознавания рукописных цифр на MNIST.
Чистая реализация VGG16 на PyTorch для классификации изображений на примере CIFAR-10.
Что ищут другие пользователи
Недавние обновления датасетов, кода и блогов
Jizhi Datasets — бесплатная платформа для скачивания открытых датасетов: NLP, временные ряды, финансы, демография, машинное и глубокое обучение. Учёные, инженеры и студенты могут бесплатно скачивать качественные датасеты и быстро загружать их с помощью готовых примеров кода на Python.
Просматривайте датасеты по категориям, рейтинги и блоги, чтобы находить наборы данных для анализа тональности, классификации текста, распознавания изображений и прогнозирования временных рядов.