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20万词汇量中文词库（不包括释义）

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简介：
本词库包含超过20万个词条，全面覆盖汉语常用及非常用词汇，适用于自然语言处理、机器翻译等领域，助力提升语言技术应用水平。 包含二十万常用中文词汇的列表，文件格式为txt文本，并采用utf-8编码。

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  • 20万词汇量中文词库（不包括释义）
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    本词库包含超过20万个词条，全面覆盖汉语常用及非常用词汇，适用于自然语言处理、机器翻译等领域，助力提升语言技术应用水平。 包含二十万常用中文词汇的列表，文件格式为txt文本，并采用utf-8编码。
     
  • 360万词汇量中文词库+词性和词频
    优质
    本词库包含360万个词条，每个词条详细标注了词性与使用频率，全面覆盖汉语词汇体系，为语言学习和研究提供强大支持。 词库包含360万个中文词汇，并附有词性和词频数据。每个条目结构为：词语\t词性\t词频，其中的词频是通过使用ansj分词工具对270G新闻语料进行处理后统计得出。 在整理过程中，有些词汇难以确定其具体词性，在这种情况下会标注“nw”或“comb”。标有“nw”的表示无法明确该词语的具体语法属性；而标记为“comb”的则意味着这些复合词在经过ansj的自然语言处理分词时被拆解成了两个独立单词。
     
  • 同义词、近义词数据库（20万条）
    优质
    本数据库收录超过20万词条，涵盖各类词语的同义与近义关系，是语言学习和自然语言处理研究的理想资源。 收集了约20万条中文同义词资源，适用于自然语言处理（NLP）和数据挖掘等领域。
     
  • 76万英语词汇及中文释义数据库.zip
    优质
    本资源包含超过76万个英语单词及其对应的中文解释，是学习和查阅英语单词的强大工具。适合各水平英语学习者使用。 这是一份英文与中文词典的双解词典数据库CSV文件格式，可以使用任何编程语言进行读取和分析，并导入到自用的数据库中，包含76万个词条。
     
  • 中文分词词库，包含20万词条(实际为19万6千)
    优质
    本词库收录超过19万个词条，旨在提供全面、准确的中文词汇支持，适用于自然语言处理和信息检索等应用场景。 我整理了一个包含20万词汇（其中196,000个词）的中文分词词库，可以用于进行文本或文章的拆词工作。
     
  • 包含2万条的中文近义词与同义词词库
    优质
    本资源包收录超过2万组中文词汇，涵盖广泛的近义词和同义词，适用于语言学习、自然语言处理及文本分析等场景。 2万条中文近义词、同义词词库的部分内容如下格式： {name: 深远, nearWords: [深刻, 长久, 长远, 久远, 深入, 永远, 悠久, 远大, 深切]} {name: 尺书, nearWords: [函件, 信件, 文书, 文牍, 尺牍, 信札, 书信]} {name: 倡寮, nearWords: [妓院]} {name: 混充, nearWords: [假冒, 冒充]} {name: 遭到, nearWords: [受到]}
     
  • 包含近40万个词汇的中文分词词库
    优质
    这是一个庞大的中文分词词库，收录了近40万词条，全面覆盖各类专业术语和常用表达，为自然语言处理提供坚实的基础。 标题中的“近40万词汇的中文分词词库”指的是一个包含大约四十万个词汇的数据集合，专门用于处理中文文本的分词任务。中文分词是自然语言处理（NLP）的基础步骤之一，涉及将连续的汉字序列分割成具有语义意义的单元，如词语或短语。建立这样一个大规模的词库旨在提高分词准确性和效率，在应对大量文本数据时尤为关键。 描述中的“access的分词词库”表明该数据库是基于Microsoft Access构建的。Access是一种关系型数据库管理系统（RDBMS），常用于存储和管理结构化信息。在此场景中，它被用来组织和维护近40万个词汇及其相关信息。每个词汇都关联了一个数值字段（num字段）来表示其热度或频率，这有助于优化分词策略、识别高频词汇以及进行关键词提取等任务。 标签“中文分词”、“分词词库”和“中文搜索”进一步明确了该资源的应用领域。中文分词是处理中文信息的重要技术之一，影响着后续的文本分析工作如情感分析、信息检索及机器翻译。而这个大规模的分词词库则是实现这一技术的基础工具，可以增强系统对新词汇或专业术语等未见过内容的理解能力。 文件名“fc.mdb”表明压缩包内包含一个Microsoft Access数据库文件。在实际应用中，开发者和研究人员可以通过编程接口（例如ODBC或ADO.NET）来连接并查询这个数据库以获取所需的数据信息，并根据需要进行更新操作。 总之，这一资源为处理大量的中文文本数据提供了一个强有力的工具，在搜索引擎优化、社交媒体分析及新闻监测等领域具有广泛的应用价值。通过利用大规模的分词词库和关键词热度信息等特性，开发者能够改进现有的分词算法并提升自然语言处理系统的性能，从而在诸如信息检索、智能推荐以及语义理解等方面取得更好的效果。
     
  • 360万词汇中文词库词性词频.rar
    优质
    本资源包含超过360万个中文词汇，详细标注了每个词条的词性和出现频率，适用于自然语言处理、语料库建设及语言学研究。 此词典是将多本词典的内容整合而成的一个大型词典，包含3669216个词汇。该词典的结构为：词语\t词性\t词频。
     
  • 知乎中文词向量（包含25万个词汇）
    优质
    本资源提供了一个包含25万个词汇的知乎中文预训练词向量文件，旨在为自然语言处理任务提供高质量的语言表示。 词向量是自然语言处理领域中的重要工具，它将单个词汇转化为连续的实数向量，在几何位置上使得语义相似的词接近。这种技术为许多NLP任务如文本分类、情感分析、机器翻译等提供了强大的支持。知乎中文词向量是一个专门针对中文词汇的词向量模型，包含了25万个词的向量表示，涵盖了大量在知乎社区中广泛使用的术语和短语。 生成词向量通常基于两种主要方法：基于统计的方法（如Word2Vec）和基于神经网络的方法（如GloVe）。Word2Vec有两种训练模型：CBOW（Continuous Bag of Words）与Skip-gram。其中，CBOW通过上下文预测中心词，而Skip-gram则是反过来进行预测。GloVe则结合了全局统计信息，优化目标是词汇共现矩阵的对数似然。 文件名sgns.zhihu.bigram表明该模型可能基于Skip-gram训练，并考虑二元语法关系（bigram），即不仅考察单个词还考虑其相邻词的关系。这有助于捕捉组合含义，提高表达能力。 在训练过程中，根据大量文本数据计算每个词的出现频率及与其他词语共现频次。通过学习这些统计信息，模型能够为每种词汇确定一个低维向量表示，在这种情况下相似的词汇距离近、不相关的则远。 使用这样的词向量可以进行多种NLP任务预处理： 1. **文本分类**：将文档转换成词向量平均或加权和输入分类器。 2. **情感分析**：利用词向量捕捉情感词汇极性，辅助判断整体情绪倾向。 3. **语义搜索**：通过计算查询与文档之间的余弦相似度找出最相关文件。 4. **机器翻译**：帮助理解并转换源语言至目标语言的含义。 实际应用中，如知乎中文词向量这样的模型可以极大简化处理中文文本复杂性，并提供对中文语义的理解基础。但需要注意的是，由于每个模型都基于特定数据集训练其性能会受到数据质量、覆盖面和领域针对性的影响，在不同场景下可能需要调整或使用更适合的词向量模型。