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自然语言处理数据集-近25万家餐馆，50万用户，近500万条评论评分数据

数据来源：http://archive.ics.uci.edu/datasets/SMS+Spam+Collection 数据介绍：SMS Spam Collection用于骚扰短信识别的经典数据集，完全来自于真实短信内容，包括了4831个正常短信和747个骚扰短信。 数据保存在一个txt文件中，每行完整记录一条内容，每行开通通过ham和spam来标识正常短信和骚扰短信 ham Go until jurong point, crazy.. Available only in bugis n great world la e buffet... Cine there got amore wat... spam Free entry in 2 a wkly comp to win FA Cup final tkts 21st May 2005. Text FA to 87121 to receive entry question(std txt rate)T&C's apply 08452810075ove

基于自然语言处理的SQL语句生成算法，可以生成sql的增删改查等语句

1. 交叉熵概念&公式 2. 中文分词 半词法 3. 依存关系 4. 马尔科夫模型（定义&三个问题） 5. 统计语言模型和n元文法 7. 短语结构和概率上下文无

自然语言处理大体是从1950年代开始，虽然更早期也有作为。1950年，图灵发表论文“计算机器与智能”，提出现在所谓的“图灵测试”作为判断智能的条件。 1954年的乔治城实验涉及全部自动翻译超过60句俄文成为英文。研究人员声称三到五年之内即可解决机器翻译的问题。[1]不过实际进展远低于预期，1966年的ALPAC报告发现十年研究未达预期目标，机器翻译的研究经费遭到大幅削减。一直到1980年代末期，统计机器翻译系统发展出来，机器翻译的研究才得以更上一层楼。 1960年代发展特别成功的NLP系统包括SHRDLU——一个词汇设限、运作于受限如“积木世界”的一种自然语言系统，以及1964-1966年约瑟夫·维森鲍姆模拟“个人中心治疗”而设计的ELIZA——几乎未运用人类思想和感情的讯息，有时候却能呈现令人讶异地类似人之间的互动。“病人”提出的问题超出ELIZA 极小的知识范围之时，可能会得到空泛的回答。例如问题是“我的头痛”，回答是“为什么说你头痛？

高音数据集对性别分类的自然语言处理NLP 借助自然语言处理NLP，我可以从Tweeter数据集中识别性别分类 该文件包含： 加载数据集： 该数据集用于训练CrowdFlower AI性别预测器。 您可以在此处阅读有关该项目的所有信息。 要求参与者仅查看Twitter的个人资料并判断用户是男性，女性还是品牌（非个人）。 数据集包含20,000行，每个行都有一个用户名，一条随机鸣叫，帐户个人资料和图像，位置，甚至是链接和侧边栏颜色。 数据集来自这里： : 灵感 您可以尝试使用此数据集回答以下几个问题： 推文和个人资料中的单词如何预测用户的性别？ 用什么词可以强烈预测男性或女性性别？ 风格因素（例如链接颜色和侧边栏颜色）如何很好地预测用户的性别？ 数据 数据集包含以下字段： unitid：用户的唯一ID _golden：模型的黄金标准中是否包含用户； 对或错 unitsta

聊天机器人 CS 421课程项目-自然语言处理 主题领域：提醒

假新闻 使用自然语言处理技术检测虚假新闻

自然语言处理的课件，希望对大家的学习有很大的帮助