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新闻资讯数据集:多维情感,热点分析判断和关联词汇 2024-11-27 09:31:54

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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。
  • 类型:新闻的分类类型(例如:政治、经济、科技等)。
  • 中文分词:标题中的中文词汇分词结果,便于文本处理。
  • 拼音:标题中文字符的拼音表示。
  • 英文翻译:标题的英文翻译,便于跨语言处理。
  • 英文分词:英文翻译的分词结果。
  • 是否为热点:标明新闻是否为当前热点事件(如:是/否)。
  • 属性:情感属性标注(消极、积极或中性),指示新闻的情感倾向。
  • 关联词汇:与新闻标题相关的关键词汇,有助于识别新闻的主题或内容。

此外,数据集还标注了新闻是否为热点事件,并提供了相关联的关键词汇,适用于情感分析、热点新闻检测、跨语言翻译等研究和应用。

数据集读取:

数据集为.xlsx格式,方便使用pandas等库进行调用读取



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【中越文本翻译数据集】经典小说中越文句子翻译对齐数据集 2024-11-05 09:35:44

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数据集概述
本数据集涵盖了多部经典中外小说的逐句翻译语料,内容被逐句对齐为中文与越南文,适用于深度学习翻译模型训练、多语言自然语言处理(NLP)、跨文化文本分析等任务。数据集包含《巴山夜雨》《悲惨世界》《百年孤独》《包法利夫人》等经典作品,提供了丰富的文学语料,为机器翻译和语言模型的研究开发奠定了基础。

数据格式
数据以 xlsx 文件格式提供,记录了每个句子的详细结构信息:

  • id:每条句子的唯一标识符,便于索引和管理。
  • 越南文翻译:逐句对应的越南文翻译,贴近原句风格,保留越南文语言特色。
  • 中文原句:经典小说的中文句子,传达原文的文学风格。
  • 小说名称:句子所在小说的名称,便于分组和筛选。
  • 小说作者:小说的作者名,支持按作者进行数据分析和筛选。
  • 分词:对中文句子进行的分词处理结果,为NLP任务中的特征提取和分析提供支持。
  • 章节id:句子所属的章节编号,便于追溯句子在原著中的位置。
  • 预置状态:表示当前句子的翻译和处理状态,如“已审核”“待翻译”等,便于数据集的质量控制。

应用场景

  1. 机器翻译研究:该数据集可用于中越翻译模型的训练与评估,适用于各类基于深度学习的翻译模型(如Transformer、RNN)。
  2. 多语言NLP任务:数据集中的逐句对齐文本为多语言任务(如情感分析、对话生成)提供了理想的双语语料。
  3. 文化研究与文本对比:通过逐句对齐的中文与越南文,支持跨文化语境中的语义分析与语言风格研究。
  4. 语言特征分析:借助分词字段,可以进行中文文本的词频、词性等特征提取,为中文语言结构的研究提供支持。

数据特点
本数据集为经典文学作品的逐句中越文对齐提供了优质的基础数据,适合用于多语言翻译、文本分析和自然语言处理模型开发。对于研究中越语言特征、语法结构以及文学风格的差异,本数据集具有重要的参考价值。


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【中日文本翻译数据集】经典小说中日文句子翻译对齐数据集 2024-11-04 16:48:34

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数据集概述
本数据集由多部经典小说的逐句中日文对齐句子构成,旨在为自然语言处理(NLP)中的机器翻译、双语句法分析、多语言模型训练等提供高质量的语料资源。数据集涵盖了大量知名作品,包括《安徒生童话》《癌症楼》《巴山夜雨》等,严格保证句子层面的中日文翻译对齐,适合多种NLP任务。

数据格式
数据集以 xlsx 文件格式提供,每行记录一个对齐句对及其相关的结构信息。字段说明如下:

  • id:句子的唯一标识符,用于数据的快速索引。
  • 日文翻译:每个句子的日文翻译,贴近原句风格,符合日语表达习惯。
  • 中文原句:经典小说中的原始中文句子,提供了丰富的中文语料资源。
  • 小说名称:句子所在小说的名称,便于按书名筛选或分割数据。
  • 小说作者:原著作者,用于按作者进行分析和筛选。
  • 分词:对中文句子进行的分词处理结果,为分词算法及中文特征提取提供支持。
  • 章节id:句子所在的章节编号,便于在上下文中定位句子的原始位置。
  • 预置状态:标识当前句子的处理状态,例如“已翻译”“待验证”等,以辅助数据管理。

应用场景

  1. 日语机器翻译:为中日双语翻译模型的训练提供高质量的数据支持,特别适用于神经网络翻译模型。
  2. 跨语言文本对齐:适合句法对齐和语义对齐研究,通过逐句对齐的方式,为多语言模型中的句法关系提供参考。
  3. 多语言文本生成:可用于多语言对话系统和文本生成任务的模型训练,提高生成内容的自然度和准确性。
  4. 文本特征分析:通过分词字段支持词频、词性等特征分析,适用于双语句子结构对比和翻译模型的特征提取。

数据特点
本数据集适用于多种NLP研究,包括但不限于翻译模型的训练和评价、双语句子特征研究等,为研究人员和开发者提供了多语种、跨文化的丰富语料资源,是探索多语言处理和跨文化理解的理想基础数据集。


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