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本文目录一览：

• 1、大数据处理工具有哪些
• 2、NER常用数据集汇总
• 3、音乐推荐数据集调研整理

大数据处理工具有哪些

大数据处理工具有很多，主要包括以下几种： Hadoop Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，能利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop的核心是HDFS，它是一个分布式文件系统，能够存储大量的数据，并且可以在多个节点上进行分布式处理。它是大数据处理中常用的工具之一。

SPSS是最早的统计分析软件之一，具有数据处理、分析和报告的完整功能，支持多种文件格式。 Excel是一个功能强大的数据处理工具，广泛应用于统计分析和管理决策，支持各种数据操作和分析方法。 SAS软件集数据管理、分析和展示于一体，提供全面的统计分析过程，包括先进的分析技术和多种算法选项。

大数据分析工具有很多，主要包括以下几种： Hadoop Hadoop是一个允许在廉价硬件上运行大规模数据集的开源软件框架。它提供了分布式文件系统（HDFS），能够存储大量数据并允许在集群上进行并行处理。此外，Hadoop还提供了MapReduce编程模型，用于处理大规模数据集。

Tableau是一款直观的数据可视化工具，可帮助非技术人员轻松理解复杂数据。Java起步 Java语言在大数据处理领域具有广泛的应用，尤其在分布式计算方面。PostgreSQL起步 PostgreSQL是一个功能强大的开源关系型数据库，支持高级查询和分析。

未至科技显微镜是一款大数据文本挖掘工具，通过计算机处理技术从文本数据中抽取有价值的信息和知识，技术包括文本分类、聚类、信息抽取、实体识别、关键词标引、摘要等。基于Hadoop MapReduce的文本挖掘软件能够处理海量文本分析。

NER常用数据集汇总

1、中文NER数据集涵盖多种语料来源，如新闻、电商、文娱、医疗、微博、论文文献等。

2、常用的NER数据集有SimmerChan/corpus。评测方法包括基于token标签的直接评测和考虑实体边界与类型的评测，其中后者更为实际应用所采用。NER工具库如NeuroNER，提供预训练模型，但可能需要根据特定领域语料进行再训练或调整。随后，探讨了NER的主要方法，包括基于规则、无监督学习、基于特征的监督学习和深度学习。

3、命名实体识别(NER)，作为NLP的核心任务，目标是识别文本中出现的实体，该技术在智能问答和句法分析等领域有着广泛的应用。本文将深入探讨一种常用的命名实体识别算法——BiLSTM+CRF模型。在训练数据集构建中，通常基于业务需求定义不同类型的实体，如人名和组织机构名称。

4、NER的研究包括了数据集、评测方法和工具库的探索。常用数据集如SimmerChan/corpus提供基准。评测方法分为基于token标签的直接评估和考虑实体边界和类型的综合评估，后者通过精确匹配和放宽匹配来衡量模型性能。NER模型训练过程中，通常会利用BIO标签体系，区分实体边界和类别，如B、I、O、E和S等。

5、SuperGlue任务：涉及处理脚本P-tuning-v2/tasks/superglue/dataset.py文件中的数据集，包括BoolQ、CB、COPA、MultiRC、ReCoRD、RTE、WiC、WSC八个子数据集，旨在测试自然语言理解模型的性能。

音乐推荐数据集调研整理

1、Last.fm数据集Last.fm 1K：992用户的历史收听记录，包含用户特征和artist/song信息，但歌曲特征需外部API获取。Last.fm 360K：360K用户artist收听次数记录，关注用户对艺术家的偏好。30Music提供了用户完整的session记录、播放列表，以及用户对歌曲的评分，是音乐推荐研究中的宝贵资源。

2、音乐信息检索领域的多样化数据集继续为您介绍，以下是第四部分的15个数据集，它们包含了丰富多样的音频样本以及相关元数据。这将有助于研究者、开发者和音乐爱好者进行音乐分析、推荐、检索等任务。

3、首先，我们使用了 Spotify Song Attributes 数据集，其中包含16项特征，例如音乐的原声程度、律动感、时长、冲击感、歌唱部分占比、曲调、现场感、响度、旋律重复度、朗诵比例、节拍、音符时值、心理感受，以及用户对音乐的喜好标记。

4、数据集是GNN推荐系统研究的基石，常用数据集包括MovieLens、Amazon、Yelp、Gowalla、Yoochoose、Diginetica、RetailRocket、LastFM、Epinions和Book-Crossing。这些数据集覆盖了广泛的领域，如电影、商品、地点、图书和音乐等，为不同类型的推荐任务提供了丰富的资源。

5、Numenta提供的服务监控数据集，由人工神经网络公司提供，包含了互联网服务场景下的各种流式数据和评测脚本，是评估数据流实时应用中异常检测算法的新颖基准。音乐数据库提供了海量的音乐数据，适用于音乐推荐、分类等任务。

6、目前记录数据集总数：21。 General Audio Datasets Google Audioset Homepage： research.google.com/aud... Description：AudioSet包含从YouTube视频中提取出来的632类音频事件，共2，084，320个经由人工标注的长度为10秒的声音片段样本。数据集总时长约为5800小时。