大模型文本语料库之CnOpenData中国条约数据样本数据

《机器人对话手机的语料库》是一个专门针对机器人与手机交互场景设计的语料资源，对于研究自然语言处理、对话系统、智能助手以及人机交互等领域具有重要价值。语料库是自然语言处理领域的基石，它包含大量真实或模拟的人类语言数据，用于训练和优化算法，提升机器理解和生成人类语言的能力。 在这个压缩包中，"DC收集语料库"很可能包含了多个文件，这些文件可能包括但不限于对话记录、用户意图标注、对话状态信息、情感分析标注等。这些数据通常以文本形式存在，可能按照某种结构或者格式进行组织，比如JSON、CSV或者TSV等，便于机器读取和处理。 1. **对话记录**：这部分数据记录了机器人与用户在手机上的完整对话流程，包括用户的输入、机器人的响应以及可能的上下文信息。通过对这些对话记录的分析，研究人员可以理解用户的需求、习惯和偏好，进一步优化机器人的应答策略。 2. **用户意图标注**：语料库中可能包含了对用户每条输入的意图分类，如查询信息、设置提醒、打电话或发送消息等。这些标注有助于训练机器识别用户的意图，提高对话系统的准确性和效率。 3. **对话状态信息**：在多轮对话中，每个对话的状态信息至关重要。这可能包括当前话题、已知信息、待解决的问题等，帮助机器人保持对话的连贯性。 4. **情感分析标注**：对话中的情感信息可以帮助机器人更好地理解用户的情绪并作出恰当的回应。情感分析标注可能涵盖了积极、消极、中性等多种情感类别，有助于机器人提升情感智能。 5. **对话系统评估指标**：语料库可能还包括一些评估对话系统性能的指标，如BLEU、ROUGE、METEOR等，这些指标用于量化机器生成的回答与人类参考答案的相似度。 6. **多模态信息**：考虑到手机交互可能涉及到语音、图像等多种信息，语料库中可能还包含了这些多模态数据，为研究跨模态对话提供支持。 7. **隐私保护**：在处理这类语料时，必须注意用户的隐私保护。所有敏感信息通常会被匿名化处理，以确保数据的安全性。 通过深入挖掘和学习这个语料库，研究人员可以训练出更贴近用户需求、更具人性化交互的机器人模型。同时，这个资源也可以为教育、市场营销、客户服务等多个领域提供有价值的洞察，推动人工智能技术在手机应用中的实际落地。

文本分类语料库（复旦）训练语料，本语料库由复旦大学李荣陆提供，共9804篇文档，两个预料各分为20个相同类别。

文字分类 文本分类（文本分类）是自然语言处理中的一个重要应用技术，根据文档的内容或主题，自动识别文档所属的预先定义的类别标签。文本分类是很多应用场景的基础，某些垃圾邮件识别，舆情分析，情感识别，新闻自动分类，智能客服机器人的合并分类等等。此处分为两个部分： 第1部分：基于scikit学习机器学习的Python库，对比几个传统机器学习方法的文本分类 第2部分：基于预训练词向量模型，使用Keras工具进行文本分类，用到了CNN 本文语料：，密码：P9M4。更多新闻标注语料，。 预训练词向量模型来自，下载地址： 。 第1部分：基于scikit-learn机器学习的文本分类方法 基于scikit-

人工智能-项目实践-问答系统-Emotional First Aid Dataset, 心理咨询问答、聊天机器人语料库 心理咨询问答语料库（以下也称为“数据集”，“语料库”）是为应用人工智能技术于心理咨询领域制作的语料。据我们所知，这是心理咨询领域首个开放的 QA 语料库，包括 20,000 条心理咨询数据，也是迄今公开的最大的中文心理咨询对话语料(发稿日期 2022-04-07)。数据集内容丰富，不但具备多轮对话内容，也有分类等信息，制作过程耗费大量时间和精力，比如标注过程是面向多轮对话，平均每条标记耗时超过 1 分钟。

CASIA语音情感语料库，共包括四个专业发音人，六种情绪生气（angry）、高兴（happy）、害怕（fear）、悲伤。4个人（2男2女），50个句子，6种情绪，即不同人对相同的文本赋以不同的情感来阅读，这些语料可以用来对比分析不同情感状态下的声学及韵律表现。

国际语料库与二语习得前沿演进的可视化研究--基于Web of Science数据库，王静，韩忠军，语料库语言学的研究已经历经了50多年的发展历史。本文以2005-2015年间WoS数据库中有关语料库与二语习得的文献为研究对象，运用科学计�

资源MIT发布的10大自然语言处理数据集和语料库

青云语料库 12万对话语料青云库

用于语料库研究的必备软件，可分段分章分词分析语料，主要用于翻译研究方面