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英国广播公司新闻文本数据集BBCNewsTextDataset-avishi
英国广播公司新闻文本数据集BBCNewsTextDataset-avishi 数据来源：互联网公开数据 标签：新闻，文本，数据集，自然语言处理，文本分类，机器学习，新闻报道，舆情分析 数据概述： 该数据集包含来自英国广播公司（BBC）的新闻文章文本数据，用于文本分类和自然语言处理任务。主要特征如下：...
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虚假新闻检测与预测数据集FakeNewsPredictDataDataset-rahulgupta1222
虚假新闻检测与预测数据集FakeNewsPredictDataDataset-rahulgupta1222 数据来源：互联网公开数据 标签：新闻分析，数据集，虚假信息检测，机器学习，文本分类，自然语言处理，信息安全，社会研究 数据概述： 该数据集包含来自互联网的真实新闻与虚假新闻数据，记录了新闻文本及相关特征，用于虚假新闻的识别与预测。主要特征如下：...
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假新闻检测数据集DetectFakeNewsDataset-sanamps
假新闻检测数据集DetectFakeNewsDataset-sanamps 数据来源：互联网公开数据 标签：假新闻，数据集，新闻分析，机器学习，文本分类，信息鉴别，社交媒体，社会研究 数据概述：该数据集包含来自多个来源的新闻文章数据，记录了真实新闻和假新闻的样本。主要特征如下： 时间跨度：数据记录的时间范围从2017年到2023年。...
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泰米尔语NLP任务训练数据集TamilNLPTaskTrainingDataset-rohit7420
泰米尔语NLP任务训练数据集TamilNLPTaskTrainingDataset-rohit7420 数据来源：互联网公开数据 标签：自然语言处理，泰米尔语，文本分类，机器翻译，情感分析，数据集，语言学，机器学习 数据概述： 该数据集包含用于泰米尔语自然语言处理（NLP）任务的训练数据。主要特征如下： 时间跨度：...
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负面评论数据集NegativeCommentsDataset-yuzhe2020
负面评论数据集NegativeCommentsDataset-yuzhe2020 数据来源：互联网公开数据 标签：文本分析，情感分析，数据集，自然语言处理，机器学习，数据挖掘，情感识别，文本分类 数据概述： 该数据集包含来自互联网的负面评论数据，记录了用户在社交媒体，电商平台等平台上的负面评价信息。主要特征如下：...
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问题陈述命令分类数据集QuestionStatementCommandClassificationsDataset-kiranbhagat
问题陈述命令分类数据集QuestionStatementCommandClassificationsDataset-kiranbhagat 数据来源：互联网公开数据 标签：自然语言处理，文本分类，数据集，机器学习，命令识别，问题分析，语言模型，智能问答 数据概述：...
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垃圾短信检测数据集SMSSpamDataset-hanzvivatma
垃圾短信检测数据集SMSSpamDataset-hanzvivatma 数据来源：互联网公开数据 标签：文本分类，垃圾短信，自然语言处理，机器学习，数据集，短信，NLP，文本分析 数据概述： 该数据集包含了大量短信文本数据，用于垃圾短信的检测与识别。主要特征如下： 时间跨度： 数据记录的时间范围不明确，但涵盖了短信内容在一定时间内的收集。 地理范围：...
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灾害应急处理自然语言处理数据集NLPwithDisasterDataset-tarun2k3
灾害应急处理自然语言处理数据集NLPwithDisasterDataset-tarun2k3 数据来源：互联网公开数据 标签：自然语言处理，灾害应急，文本分类，数据集，机器学习，信息检索，危机管理，社会媒体分析 数据概述：该数据集包含来自Twitter的推文数据，记录了与灾害事件相关的文本信息。主要特征如下：...
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有毒评论测试数据集-husanrahmatullayev
有毒评论测试数据集-husanrahmatullayev 数据来源：互联网公开数据 标签：文本分析，自然语言处理，数据集，情感分析，有毒内容，机器学习，评论数据，文本分类 数据概述： 该数据集包含用于测试有毒评论检测模型的文本数据，记录了各种类型的在线评论，并标注了其毒性。主要特征如下：...
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越南语文本分类数据集-trnthinph
越南语文本分类数据集-trnthinph 数据来源：互联网公开数据 标签：越南语，文本分类，自然语言处理，数据集，情感分析，语言学，机器学习，文本挖掘 数据概述： 该数据集包含越南语文本数据，并按照不同的类别进行标注。主要特征如下： 时间跨度：数据记录的时间范围无明确限制，取决于文本的发布时间。...
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阿姆哈拉语新闻文本分类数据集
阿姆哈拉语新闻文本分类数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：阿姆哈拉语,新闻分类,文本分类,自然语言处理,机器学习, Ethiopic script,基准性能 数据概述：...
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垃圾邮件检测与情感分析数据集EmailSpamDetectionandSentimentAnalysisDataset-adarshkumarjha
垃圾邮件检测与情感分析数据集EmailSpamDetectionandSentimentAnalysisDataset-adarshkumarjha 数据来源：互联网公开数据 标签：垃圾邮件，情感分析，数据集，文本分类，自然语言处理，机器学习，文本挖掘，信息检索 数据概述： 该数据集包含了电子邮件数据，用于垃圾邮件检测和情感分析任务。主要特征如下：...
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有毒评论分类德语数据集JigsawToxicCommentClassificationGermanDataset-shubheshswain
有毒评论分类德语数据集JigsawToxicCommentClassificationGermanDataset-shubheshswain 数据来源：互联网公开数据 标签：自然语言处理，文本分类，数据集，机器学习，情感分析，网络安全，德语，仇恨言论 数据概述： 该数据集由Jigsaw竞赛提供，包含德语评论数据，用于有毒评论的识别和分类。主要特征如下：...
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以色列与哈马斯冲突新闻报道纽约时报数据集2024年-2024年6月26日-dalaiaguirre
以色列与哈马斯冲突新闻报道纽约时报数据集2024年-2024年6月26日-dalaiaguirre 数据来源：互联网公开数据 标签：以色列,哈马斯,战争,新闻报道,New York Times,NYT,NLP,文本分类,情感分析,命名实体识别 数据概述：...
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网络仇恨言论识别数据集HateSpeechRecoDataset-shinnurathod
网络仇恨言论识别数据集HateSpeechRecoDataset-shinnurathod 数据来源：互联网公开数据 标签：仇恨言论，数据集，情感分析，自然语言处理，机器学习，社交媒体，文本分类，网络安全 数据概述： 该数据集包含来自社交媒体平台和网络论坛的文本数据，记录了用户发布的内容及其标签，用于识别和分类仇恨言论。主要特征如下：...
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BERT模型处理结果数据集BERTModelProcessingResultsDataset-altegrad
BERT模型处理结果数据集BERTModelProcessingResultsDataset-altegrad 数据来源：互联网公开数据 标签：自然语言处理，机器学习，数据集，文本分析，深度学习，语言模型，AI研究，文本分类 数据概述：该数据集包含通过BERT模型处理后的文本数据结果，记录了BERT模型对输入文本的分析和处理输出。主要特征如下：...
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网页链接与描述数据集-fan1dy
网页链接与描述数据集-fan1dy 数据来源：互联网公开数据 标签：网页链接，文本分析，数据挖掘，自然语言处理，信息检索，文本分类，网络数据，数据集 数据概述： 该数据集包含来自互联网的网页链接，网页标题和网页描述信息。主要特征如下： 时间跨度：数据记录的时间范围不明确，取决于抓取时间，但涵盖了大量的网页数据。 地理范围：数据覆盖全球范围内的网页。...
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自然语言处理情感分析数据集NaturalLanguageProcessingSentimentAnalysisDataset-alihamadbakar
自然语言处理情感分析数据集NaturalLanguageProcessingSentimentAnalysisDataset-alihamadbakar 数据来源：互联网公开数据 标签：自然语言处理，情感分析，数据集，文本挖掘，机器学习，文本分类，人工智能，语言技术...
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在线欺凌文本数据集-agadaunogwu
在线欺凌文本数据集-agadaunogwu 数据来源：互联网公开数据 标签：网络欺凌，文本数据，自然语言处理，情感分析，机器学习，社交媒体，文本分类，恶意言论 数据概述： 该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，记录了用户之间的在线欺凌行为。主要特征如下： 时间跨度：数据记录的时间范围为未知，但包含了近期社交媒体上的文本信息。...
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斯坦福大型电影评论数据集StanfordLargeMovieReviewDataset-abirchodha
斯坦福大型电影评论数据集StanfordLargeMovieReviewDataset-abirchodha 数据来源：互联网公开数据 标签：电影评论，情感分析，文本分类，自然语言处理，机器学习，数据集，情感识别，NLP 数据概述： 该数据集由斯坦福大学提供，包含了来自IMDb的电影评论数据，主要用于情感分析研究。主要特征如下：...
