20newsgroups_embeddings 数据集 - Gitee AI

    在自然语言处理领域，将文本数据转换为机器可理解的向量形式是至关重要的。fscheffczyk/20newsgroups_embeddings数据集为我们提供了20newsgroups数据集的向量嵌入表示，这些嵌入是通过Sentence Transformers库和multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1模型生成的。

关键技术元素：

1. 20newsgroups数据集：一个广泛使用的新闻组文档集合，包含多个不同主题的讨论。

2. 向量嵌入：使用Sentence Transformers库生成的文本向量表示。

3. 模型：multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1，一个用于生成嵌入的预训练模型。

数据集描述：

• 数据集摘要：此数据集包含了20newsgroups数据集的向量嵌入表示，这些嵌入是通过Sentence Transformers库和特定模型创建的。

数据集结构：

• 数据实例：[更多信息需要] 对于数据集中的具体实例的详细信息。

• 数据字段：[更多信息需要] 对于数据集中包含的字段的详细信息。

• 数据分割：[更多信息需要] 对于数据集如何被分割的详细信息。

数据集创建：

• 策划原理：[更多信息需要] 对于数据集策划原理的详细信息。

• 源数据：包括初始数据收集和标准化的过程，以及源语言生产者的信息。

• 注释：包括注释过程和注释者的信息。

使用数据的考虑：

• 社会影响：[更多信息需要] 对于数据集可能产生的社会影响的讨论。

• 偏见讨论：[更多信息需要] 对于数据集中可能存在的偏见的讨论。

• 其他已知限制：[更多信息需要] 对于数据集其他已知限制的讨论。

附加信息：

• 数据集策展人：[更多信息需要] 对于负责数据集策展的人的详细信息。

• 许可信息：[更多信息需要] 对于数据集许可的详细信息。

• 引用信息：[更多信息需要] 对于如何引用数据集的详细信息。

• 贡献：感谢@github-username为添加此数据集所做的贡献。

数据下载地址：

对于想要获取fscheffczyk/20newsgroups_embeddings数据集的研究人员和开发者，可以访问以下链接：

• 数据集下载：Gitee AI Dataset Page

通过上述内容，我们可以看到fscheffczyk/20newsgroups_embeddings数据集的主要技术元素包括其对20newsgroups数据集的向量嵌入表示，以及使用Sentence Transformers库和multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1模型进行嵌入生成。这些元素共同构成了数据集的核心特性，使其成为一个在文本分析和自然语言处理领域非常有用的工具。