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评教数据整理与分类
主要是对评教数据从原始、解压、
梯度分离
到分类的一系列处理,其中数据是基于江西财经大学教务系统的部分评教数据,主要运用python3,数据量为113个文本,约4000余条数据,最终将其分为了学生端、非学生端、极短文本三类。源码均可运行,思想较为新颖,欢迎探讨和交流。
2021-04-21 14:26:40
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数据整理
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python3
梯度分离
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