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2021-06-02 18:04:27
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有一批100*10000的数据，数据集存储在txt文本中，每行存100个，共有10000条；对每行数据分别进行了5%的梯度替换，得到了从5%~70%的替换文件，现在想用模型训练原始数据，学习原始数据的特征来对不同替换率的文本进行分类，看看不同的替换率下，模型的分类准确率为多少。
压缩包里runrr是主程序，然后数据我放在了data文件夹里，模型是中文的文本分类模型，这个应该把jieba语句注释掉就行了，然后数据集里original是原始数据，每一行代表一条数据，长度为100，共有10000条，sub_num%代表每条数据的替换率，例如sub_5%代表对每条数据进行5%的随机替换。
数据为ATCG的碱基数据，纯碱基数据。
2021-05-21 11:00:09
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2021-05-13 09:03:03
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2021-04-29 09:02:26
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2021-04-25 20:48:30
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