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      "content": "本次实验共提供了三个数据文件，其中train.csv用于训练分词器，test.csv用于测试训练好的分词器，sample_sumbmission.csv展示了提交结果的标准格式。\n特别的，在这里说明一下提交结果的格式。提交结果文件包含两列，分别是‘id’，‘expected’，提交时请保持一致。‘expected’是切分的结果，得到该结果的流程如下：\n\n> “我爱自然语言处理” -->分词--> “我 爱 自然 语言 处理” -->转换--> “[0] [1] [2,3] [4,5] [6,7]”。 \n\n其中，’[]‘内不包含空格，‘[]’之间由空格隔开。transfer.py提供一种可能的转换方法。\n\n# 文件列表\n- **train.csv** - 训练集，已切分\n- **test.csv** - 测试集\n- **sample_submission.csv** - 提交数据样例\n- **transfer.py** - 切分结果转换脚本\n- **chinese_word_freq_list.txt** - 词语频次列表\n# 列名称含义\n- **id** - 测试集中数据的id\n- **sentence** - 训练集与测试集中的语句\n- **expected** - 切分结果",
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      "content": "这是中南大学智能科学与技术专业，自然语言处理课程的分词实验。\n\n本次实验期望同学们使用train.csv文件训练自己的分词器，并在test.csv文件上进行测试，最终按照sample_submission.csv文件的格式提交测试结果。\n\n# 注意事项\n请将本页面Team标签下的Team Name改为“学号-姓名”，如：8207190000-王王王。\n\n# Acknowledgements\n感谢北京大学、香港城市大学、台湾 CKIP, Academia Sinica 及中国微软研究所提供的数据集。",
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      "content": "本次实验的评价指标选用MeanFScore，具体计算方法如下：\n![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F10260614%2F734fc6e7f0f1a3ce68fe7b6578e7934b%2FMeanFScore.png?generation=1678856942650173&alt=media)\n即：分别计算每一行数据的F1，然后最终对这些F1值取平均。分词结果的F1值计算可以参考：NLP中文分词的评估指标\n\n# 结果提交格式\n具体请参照sample_submission.csv文件。具体要求有：\n1. 文件格式为csv\n2. 文件包含两列‘id’，‘expected’\n3. ‘expected’的格式参照：\"[0] [1] [2,3] [4,5] [6,7]\"",
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      "content": "- Don't cheat!\n- Apply yourself!\n- Have fun!\n- 请将本页面Team标签下的Team Name改为“学号-姓名”，如：8207190000-王王王",
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