84,516 Sätze-Englische Intentionsannotationsdaten in interaktiven Szenen

englische Intent Annotation Daten

interaktive Intent Annotation Daten

Intent Erkennung

nlp Intent Erkennung Daten

NLU Daten

Die Daten zur Erkennung englischer Absichten umfassen insgesamt 84,516 Sätze mit Anmerkungen zu Absichtskategorien, einschließlich Informationen zu Slots und Slot-Werten. Die Absichtsbereiche umfassen Musik, Wetter, Datum, Termine, Haushaltsgeräte usw. Die Daten können für Forschungen im Bereich der Absichtserkennung und verwandten Bereichen verwendet werden.

Dies ist ein kostenpflichtiger Datensatz für kommerzielle Zwecke, Forschungszwecke und mehr. Lizenzierte, fertige Datensätze helfen, KI-Projekte in Gang zu bringen.

Empfohlener Datensatz

47,811 Interaktionsszene Einzelsatz-Intent-Anmerkungsdaten

Interaktive Szenario-Einzelaussagen mit Intent-Annotationsdaten, deren Datenumfang 47,811 Aussagen umfasst, werden mit Intent-Klassen annotiert, einschließlich Slot- und Slot-Wert-Informationen. Die Intent-Domänen umfassen Musik, Wetter, Datum, Termine, Haushaltsgeräte usw. Diese Daten können für die Forschung in verwandten Bereichen wie der Intent-Erkennung verwendet werden.

Absichtserklärungsdaten interaktive Absichtserklärungsdaten Absichtserkennung nlp-Absichtserkennungsdaten NLU-Daten

28,237 Intent-Typ Einzelsatz-Anmerkungsdaten

Interaktive Szenarien mit Anmerkungen zu einzelnen Sätzen, deren Datenumfang 28,237 Sätze umfasst, die alle manuell verfasst wurden. Gleichzeitig werden Anmerkungen zu Absichten vorgenommen, die Informationen zu Slots und Slot-Werten enthalten. Die Absichtsbereiche umfassen Musik, Wetter, Datum, Termine, Haushaltsgeräte usw. Diese Daten können für Forschungen in verwandten Bereichen wie der Absichtserkennung verwendet werden.

Absichtserklärungsdaten interaktive Absichtserklärungsdaten Absichtserkennung nlp-Absichtserkennungsdaten NLU-Daten

13 Module-Entitätsname Ein-Satz-Anmerkungsdaten

Die Daten zur Kennzeichnung von Entitäten in Sätzen umfassen mehr als 15,000 Sätze aus verschiedenen Bereichen, die mit Entitätsnamen und Entitätstypen gekennzeichnet sind. Es gibt 13 Module mit reichhaltigen Inhalten und hoher Datengenauigkeit. Der Datensatz kann für die Erkennung benannter Entitäten verwendet werden.

Annotation von Entitäten assoziierte Entitäten Annotation von Textdaten Annotation von Entitätstypen Annotation von Entitätsnamen

687,694 Offene Felder mit Absichtserklärungsdaten

Die Daten zur Kennzeichnung offener Bereiche wurden durch die Kennzeichnung von 687,694 Textinhalten erstellt, die von Nutzern in mobilen Szenarien tatsächlich generiert wurden. Sie umfassen To-do-Szenarien, Orts-Szenarien und Termin-Szenarien. Die Daten können für Aufgaben wie das Verstehen natürlicher Sprache verwendet werden.

Open-Domain-Daten Intent-Annotation-Daten Textdaten-Annotation SMS-Textdaten nlu-Daten Intentionsverständnis-Daten

56,920 feinkörnige Daten für die Kommentierung von Fahrzeugbewertungen

Insgesamt 56,920 detaillierte Daten zu Fahrzeugbewertungen; Kommentare aus verschiedenen Automobilforen wurden gesammelt und die Beiträge der Nutzer detailliert gekennzeichnet, darunter Hersteller, Marke, Modell, Eigenschaften, Beschreibungswerte, Tendenzen usw. Die detaillierten Daten zu Fahrzeugbewertungen können für die Forschung im Bereich des detaillierten Verständnisses natürlicher Sprache, der Sentimentanalyse und anderen Bereichen verwendet werden.

Feinkörnige Daten zur Kommentierung von Fahrzeugkommentaren Kommentierung von Fahrzeugkommentardaten Sammlung von Textdaten nlu-Daten

50,000 chinesische Sozialkommentare Syntax-Anmerkungsdaten

50,000 chinesische Social-Media-Kommentare mit syntaktischer Annotation, die aus Weibo-Beiträgen aus dem Jahr 2013 stammen. Die Daten wurden mit Hilfe der Dependenz-Syntaktischen Annotation annotiert und decken verschiedene Kategorien wie Unterhaltung, Finanzen, Technologie, Mode, Sport, Kultur und Gesellschaft ab. Die Daten können für Aufgaben wie die Forschung im Bereich des Verständnisses natürlicher Sprache verwendet werden.

Sozialer Kommentar syntaktische Tagging-Daten

8,178 kommentierte Ereignisse in der Kategorie "Chinesische soziale Kommentare

8,178 chinesische Kommentare zu sozialen Ereignissen, die aus den Top-Nachrichten des Jahres 2013 zusammengetragen wurden. Jeder Nachrichtenartikel enthält ein oder mehrere Ereignisse, die mit Angaben zu Zeitpunkt, Thema, Ursache, Verlauf und Ergebnis versehen sind. Die Daten sind im XML-Format gespeichert und können für Aufgaben wie das Verstehen natürlicher Sprache verwendet werden.

Sozialer Kommentar Ereignisanmerkungsdaten Ereignisanmerkung Kommentaranmerkungsdaten Ereignisanmerkungsdaten

10,000 chinesische Nachrichtenereignisse mit kommentierten Daten

10,000 chinesische Nachrichtenereignisse mit Anmerkungen, die aus den Top-Nachrichten des Jahres 2013 zusammengetragen wurden. Jede Nachricht enthält ein oder mehrere Ereignisse, die jeweils mit Anmerkungen versehen wurden. Die Daten sind im XML-Format gespeichert und können für Aufgaben wie das Verstehen natürlicher Sprache verwendet werden.

Annotation des chinesischen Nachrichtenkorpus Annotation des Korpus Nachrichtenkorpus Korpusdaten