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GitHubのNLP分析のタイトルと説明 800万以上のGitHubでタイトルと説明が公開されています

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NLP,Software Classification

2017年からの800万を超えるGitHubの課題タイトルと説明。「データ製品の作成方法」の指示に基づいて準備されました。......

Data Structure ? 2.85G

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    2017年のGitHubのイシュータイトルと説明が800万件以上。「シーケンス-to-シーケンスモデルを使って魅力的なデータ製品を作成する方法」の指示に基づいて準備されました。

    元のソース

    このデータは、GitHub Archiveからアクセス可能なGitHubのデータを改変したものです。コンストラクトキャットの画像はhttps://octodex.github.com/constructocat-v2 から取得しています。

    ライセンス

    MITライセンス

    Copyright (c) 2018 David Shinn

    ここに、無料で、このソフトウェアおよび関連ドキュメントファイル(「ソフトウェア」)のコピーを取得するすべての人に、制限なくソフトウェアを取り扱うことを許可します。これには、使用、コピー、修正、マージ、公開、配布、サブライセンス、および/またはソフトウェアのコピーを販売する権利が含まれ、ソフトウェアが提供される人にも同じことを許可することができますが、次の条件に従う必要があります:

    上記の著作権表示とこの許諾表示は、ソフトウェアのすべてのコピーまたは相当部分に含まれるものとします。

    ソフトウェアは「現状のまま」提供され、明示または黙示を問わず、いかなる保証もありません。これには、商品性、特定の目的への適合性、および非侵害の保証が含まれますが、これらに限定されません。いかなる場合も、著者または著作権保有者は、契約、不法行為、またはその他の理由による、ソフトウェアまたはソフトウェアの使用またはその他の取引に関連するいかなる請求、損害、またはその他の責任についても責任を負いません。

    使いやすさ

    8.75

    ライセンス

    その他(説明で指定)

    予想される更新頻度


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