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用于自然语言处理的数据集集锦

在开始研究自然语言处理深度学习的时候,你需要有数据集来练习编程。 最好使用小的数据集,因为下载速度比较快,并且不用花太长的时间来适应模型。此外,使用容易理解并且广泛使用的标准数据集也是有帮助的,这能让你对结果进行比较,看看自己是否取得了进展。 本文介绍了一套用于自然语言处理任务的标准数据集,在你研究深度学习的时候可以使用。 概述 本文分为7个部分,包括: 文本分类 语言建模 图像字幕 机器翻译 问题回答 语音识别 文档摘要 我提供了不少的数据集,它们在学术论文中的使用非常广泛。几乎所有的数据集都可以免费下载。 让我们开始吧。用于自然语言处理的数据集 1. 文本分类 文本分类是指对语句或者文档打标签,例如电子邮件分类和情感分析。 下面是一些不错的的初级文本分类数据集。 路透社Newswire主题分类(路透社21578)。 1987年在路透社出现的一系列新闻文档,按类

四、Html5 语音识别

Html5 实现语音识别So easy!!!! 一般的文本框 <input /> 语音识别文本框 <input x-webkit-speech /> OK ... 就是这么简单! 其他参数: 1、lang强制输入框里的语言种类 <input type="text" x-webkit-speech lang="zh-CN"/> 2、x-webkit-grammar语音输入语法,"builtin:search”值使得语音输入的内容尽量靠近搜索内容,去除多余的字符。 例如自动删除写助词之类的,没有测试 <input type="text" x-webkit-speech x-webkit-grammar="bUIltin:search" /> 3、onwebkitspeechchange 当语音识别成功,文本写入到文本框之后触发。 <script type="text/javascript"> function fun() { alert("OK"); } </script> <input x-webkit-sp...

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