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KcBERT训练前语料库(韩国新闻评论)

KcBERT训练前语料库(韩国新闻评论)

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Computer Science,Education,News,NLP,Text Data Classification

数据结构 ? 11899.2M

    Data Structure ?

    * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。

    README.md

    # KcBERT Pre-Training Corpus (Korean News Comments) ## KcBERT? Github KcBERT Repo: [https://github.com/Beomi/KcBERT](https://github.com/Beomi/KcBERT) KcBERT is Korean Comments BERT pretrained on this Corpus set. (You can use it via Huggingface's Transformers library!) ## What's this? This Kaggle Dataset contains **CLEANED** dataset preprocessed with the code below. python import re import emoji from soynlp.normalizer import repeat_normalize emojis = ''.join(emoji.UNICODE_EMOJI.keys()) pattern = re.compile(f'[^ .,?!/@$%~%·~()\x00-\x7F?-?{emojis}]+') url_pattern = re.compile( r'https?:\/\/(www\.)?[-a-zA-Z0-9@:%._\+~#=]{1,256}\.[a-zA-Z0-9()]{1,6}\b([-a-zA-Z0-9()@:%_\+.~#?&//=]*)') def clean(x): x = pattern.sub(' ', x) x = url_pattern.sub('', x) x = x.strip() x = repeat_normalize(x, num_repeats=2) return x ## How to use? You can use this dataset the way you want to :) Feel free to use!
    ×

    帕依提提提温馨提示

    该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用

    注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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