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项目介绍 问题：该项目的目的是根据毒性类型对毒性意见进行分类。 毒性类型的例子可以是有毒的，重度有毒的，淫秽的，威胁的，侮辱的，仇恨的。 实施了Logistic回归，支持向量机和朴素贝叶斯等不同的机器学习技术来确定6种有毒评论。 数据：我们用于有毒评论分类的数据集取自Kaggle竞赛，该竞赛可在Kaggle找到。 数据集具有来自Wikipedia对话页编辑的大量评论。 它们已被人类鉴定者标记为有毒行为。 有毒的 严重的 猥亵 威胁 侮辱 讨厌身份 数数 15294 1595 8449 478 7877 1405 百分比 9.5％ 0.9％ 5.2％ 0.2％ 4.9％ 0.8％ 数据高度不平衡 执行项目： spark - submit -- class project_2 .11 - 0.1 .jar < name of label

该对话AI团队，研究倡议成立拼图和谷歌（包括字母的一部分）正在研究工具，以帮助提高在线交谈。重点研究领域之一是负面网络行为的研究，例如有毒评论（即粗鲁，无礼或可能使某人离开讨论的评论）。到目前为止，他们已经建立了通过Perspective API服务的一系列公开可用的模型，包括毒性。 Toxic Comment Classification Challenge_datasets.txt

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vue-ELement书写的递归组件，可以对其中内容更改后用以其他功能；主要是实现递归的逻辑。

VSCode注释翻译 简介 但是如果用户并不熟习注释的语言，会带来理解困难。本插件使用Google翻译API翻译VSCode的编程语言的注释。 功能 识别代码中注释部分，不干扰阅读。支持不同语言，单行，多行注释 支持用户字符串与变量翻译，支持驼峰细分 选择区域翻译-划词翻译 翻译并替换选择内容 公布最后一次翻译区域命令 配置项 多国语言支持 状态栏快速配置目标语言 显示语言 区域设置 英文（美国） en 简体中文 zh-CN 繁体中文 zh-TW 法语 fr 德语 de 义大利文 it 西班牙语 es 日本人 ja 韩国人 ko 俄语 ru 保加利亚语 bg 匈牙利 hu 葡萄牙语（巴西） pt-br 土耳其 tr 合并多行注释（源语言只支持英语）

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