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NLTKロイターニュースファイル、NLTKロイターコーパス内のすべてのファイル

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

このデータセットには、NLTKのロイターコーパス内の各ファイルのID、カテゴリ、および生テキストが含まれています。内容 各ファイル(行......

Data Structure ? 3.3M

    Data Structure ?

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

    README.md

    このデータセットには、NLTKのReutersコーパス内の各ファイルのID、カテゴリ、および生テキストが含まれています。

    内容

    各ファイル(行)はニュース文書です。各文書は、1つ以上のカテゴリに分類することができます。 ファイルはまた、テストファイルまたはトレーニングファイルとして分類され、これはID列に記載されており、テキストモデルの構築/検証に使用されます。ファイルには合計10,788件のニュース文書があります。

    謝辞

    NLTKとその貢献者の皆さんに、行っていただいているすべてのことに感謝いたします。

    コード

    このデータセットは、以下のPythonコードを使用して生成されました。

    import nltk
    import pandas as pd
    nltk.download('reuters')
    nltk.download('punkt')
    
    # Extract fileids from the reuters corpus
    fileids = reuters.fileids()
    
    # Initialize empty lists to store categories and raw text
    categories = []
    text = []
    
    # Loop through each file id and collect each files categories and raw text
    for file in fileids:
        categories.append(reuters.categories(file))
        text.append(reuters.raw(file))
    
    # Combine lists into pandas dataframe. reutersDf is the final dataframe.
    reutersDf = pd.DataFrame({'ids':fileids, 'categories':categories, 'text':text})


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