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优质的中文维基百科词条

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简介：
本项目致力于提升和维护高质量的中文维基百科词条，涵盖科学、文化、历史等多个领域，为用户提供准确详实的知识内容。 维基百科共有984,308篇条目，其中1,295篇为优良条目（约每760篇条目中有一篇）。该txt文档包含所有的优良词条。

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  • 优质的中文维基百科词条
    优质
    本项目致力于提升和维护高质量的中文维基百科词条，涵盖科学、文化、历史等多个领域，为用户提供准确详实的知识内容。 维基百科共有984,308篇条目，其中1,295篇为优良条目（约每760篇条目中有一篇）。该txt文档包含所有的优良词条。
     
  • 中文维基百科词向量.zip
    优质
    本资源为中文维基百科文章预训练的词向量模型，包含大量词条和概念的词汇表示，可用于自然语言处理任务。 维基百科词向量文件sgns.wiki.char.bz2解压后会生成以.char为扩展名的文件，包含35万多个汉字、词语及符号，并且每个词汇都有一个300维度的向量表示。当这些词向量被用作词嵌入层时，需要将所有词向量加载到内存中。如果计算机内存较小，则可能会导致内存溢出的问题。因此，在实际应用中可以选择截取8000至20000个词汇的词向量进行使用，以适应大多数设备配置的需求。 该项目提供了超过100种不同属性和特性的中文单词向量（嵌入），这些向量具有不同的表示形式（如密集型或稀疏型）以及上下文特征（例如单字、ngram及字符等）。此外，这些词向量是在多种语料库上训练得到的。用户可以根据具体需求轻松获取不同属性和特性的预训练词汇表，并将其应用于各种下游任务中。
     
  • 维基百科中文分词语料库
    优质
    维基百科中文分词语料库是由社区协作维护的一个大规模语料库，包含丰富的中文文本数据，用于支持自然语言处理任务中的词法分析研究。 我使用自己提取的文本训练word2vec模型，并已完成分词处理及大部分特殊字符过滤工作。该语料库包含3273626个段落（每个段落由多个句子组成），总大小为1.1G，由于文件较大，可通过百度网盘下载。
     
  • 维基百科中文分词语料库
    优质
    维基百科中文分词语料库是由社区维护的大规模高质量汉语文本数据集，用于训练和评估自然语言处理任务中的中文分词技术。 我使用自己整理的文本数据来训练word2vec模型。这些文本已经进行了分词处理，并且过滤了大部分特殊字符。总共包含3273626个段落，每个段落包括多个句子。经过处理后的语料库大小为1.1G。由于文件较大，可以通过百度网盘下载地址获取数据（此处省略具体链接）。
     
  • 维基百科中文数据集250万条记录
    优质
    简介：本数据集包含超过250万条维基百科中文词条记录，覆盖广泛的知识领域，为自然语言处理和机器学习研究提供了丰富的资源。 标题“维基百科中文语料（数据集）250w条”表明这是一个包含250万条简体中文文本的数据集，来源于维基百科。这样的数据集通常被广泛用于自然语言处理（NLP）任务，如机器学习、深度学习和人工智能的研究。 描述中提到“共约250w条简体中文语料”，进一步确认了数据集的规模，表明它是一个大型且多样化的文本资源，适合进行大规模统计分析和模型训练。选择简体中文意味着这个数据集主要面向中国大陆和其他使用简体中文的地区。 标签包括： 1. **数据集**：这表示该集合经过整理并可供研究和分析使用。 2. **维基百科**：表明内容来自开放源代码在线百科全书，覆盖广泛的主题领域，如科学、历史、文化等。因此这个数据集的内容丰富且具有权威性。 3. **中文语料**：意味着文本是用简体中文编写，对于研究中文语言特性和开发相关NLP模型特别有价值。 根据压缩文件的名称“中文语料库第4批实体待过滤_20221222”，可以推断出以下几点： 1. **第4批**：这可能意味着数据集是更大项目的一部分，可能存在其他批次的数据。 2. **实体待过滤**：表示文本中包含需要进一步处理的专有名词如人名、地名等，在NLP任务中通常需通过命名实体识别（NER）来标记这些名词。 3. **20221222**：这个日期可能是文件创建或更新的时间，显示了数据集最新的状态。 基于以上信息，该数据集可以用于多种NLP任务： - 语言模型训练 - 文本分类 - 机器翻译 - 问答系统开发 - 信息抽取 - 情感分析 - 文本摘要生成 - 新文本创作 使用此数据集时，研究者或开发者需要进行预处理工作如分词、去除停用词和标点符号等操作。由于可能包含未过滤的实体，使用者还需执行额外清理以确保模型准确性和泛化能力。考虑到维基百科是数据来源之一，在应用中需遵守适当的版权规定并尊重原始信息的开放许可条款。
     
  • 英文维基百科的词向量训练材料
    优质
    本项目提供英文维基百科的词向量训练材料，包括经过预处理的文章文本和详细的开发文档，助力自然语言处理领域的研究与应用。 enwiki-latest-pages-articles1.xml-p10p30302.bz2 是维基百科用于训练英文word2vec词向量的语料库。
     
  • 基于中文维基百科的词向量构建与可视化的词向量.zip
    优质
    本项目旨在通过分析中文维基百科数据来构建高质量的词向量模型，并利用可视化技术展示词语之间的关系和语义特征。 词向量是自然语言处理领域中的重要概念之一，它将单个词汇转化为连续的、低维度的实数值向量，使得词汇间的语义关系得以量化。这些向量能够捕捉到词汇的上下文信息，使计算机可以理解和操作语言。“词向量-基于中文维基百科的词向量构建+可视化.zip”资料包主要涵盖了如何利用中文维基百科数据生成词向量，并对生成的向量进行可视化展示。 要了解词向量的构建方法，我们通常会参考两种最著名的算法：Word2Vec和GloVe。其中，Word2Vec有两种模型形式：CBOW（Continuous Bag of Words）和Skip-gram。在CBOW中，系统通过上下文词汇来预测目标词汇；而在Skip-gram模式下，则是根据目标词汇来预测其周围的词语。GloVe算法基于全局共现统计信息，旨在捕捉词向量之间的线性关系。 在这个项目里，我们使用了中文维基百科的大量文本数据作为训练素材，这些资料提供了丰富的词汇和上下文环境。在预处理阶段需要进行清洗、分词，并移除停用词及标点符号等无关元素后，将文本转换为适合用于训练模型的数据格式。这通常包括对词汇标准化与编码的过程，例如通过唯一整数标识符来映射每个单词。 当开始构建词向量时，我们需要根据任务需求设定合适的参数值（如窗口大小、维度数量和迭代次数等）。较大的向量维度可以提供更丰富的语义信息表示能力，但同时也会增加计算开销。完成训练后，每一种词汇都会对应一个固定长度的数值序列形式，这些词向量可用于诸如文本分类、情感分析以及机器翻译等多种自然语言处理任务中。 接下来是可视化部分的工作重点：通过t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）或UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）等技术将高维度空间中的词向量降维到二维或三维平面，以直观地展示词汇之间的语义联系。例如，“中国”和“北京”的向量在可视化图中若靠近，则表明它们具有密切的语义相关性；此外，通过此类分析还可以发现潜在的问题如词汇偏见等。 此资料包涵盖了从原始文本数据到词向量生成再到结果可视化的全流程介绍，包括预处理步骤、模型训练以及最终展示。这对于研究者和开发者而言是一个很好的学习材料，有助于深入理解词向量的工作原理并掌握其应用方法。通过实践这个项目可以提升在自然语言处理领域的技能，并更好地利用词向量技术解决实际问题。
     
  • 中文维基百科语料库-适用于词向量训练
    优质
    本项目提供丰富的中文维基百科文本数据集，专门用于构建高质量的词向量模型。包含多元化的主题和内容，促进自然语言处理研究与应用的发展。 这段文字描述了从中文维基百科获取数据，并使用gensim工具进行数据抽取。然后将繁体字转换为简体字，最终得到纯净的文本语料，可用于词向量训练。
     
  • 关于中文维基百科的hosts文件
    优质
    本文探讨了如何通过修改hosts文件来阻止访问中文维基百科，介绍了hosts文件的作用及具体操作方法。 将中文维基百科的hosts文件拷贝到C:\Windows\System32\drivers\etc目录下后，经测试可以正常使用。
     
  • 使用Python获取360百科词条
    优质
    本教程介绍如何利用Python语言从360百科网站自动抓取词条内容，帮助用户轻松获取所需信息，适用于数据分析与自然语言处理项目。 学习Python一周后，我编写了一个爬虫程序来抓取360百科的词条。在开发过程中，因为一个小小的改动导致程序出现问题，并花费了几天时间研究解决办法，在向多位高手求助无果的情况下，最终自己解决了问题，发现是由于对列表（list）的理解不够深入所致。 该程序包括以下五个模块： - `spider_main.py`：主入口函数； - `url_manager.py`：管理需要抓取的URL和已抓取的URL； - `html_downloader.py`：下载对应URL的网页内容； - `html_parser.py`：解析出新的URL列表及当前词条的信息； - `html_outputer.py`：将抓取到的词条标题与解释输出为HTML表格。 程序使用的Python版本是3.4.4，所用库包括官方提供的urllib和第三方库BeautifulSoup（自行下载安装）。