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维基百科中文分词语料库

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简介：
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）。

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  • 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）。
     
  • 中文维基百科语料库-适用于词向量训练
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    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。
     
  • 词向量模型Word2Vec-基于维基百科语料库
    优质
    本研究探讨了利用Word2Vec算法对大规模维基百科文本数据进行处理，构建高质量词向量模型的方法与应用。 中文语料库训练数据集包含了大量的语言样本，用于模型的训练和优化。这些数据涵盖了广泛的文本内容，旨在提高机器学习算法在处理自然语言任务中的准确性和效率。通过使用高质量的数据集，可以更好地捕捉语言的复杂性，并促进更高级的人工智能应用的发展。
     
  • 中文维基百科语料库 百度网盘链接.txt
    优质
    本文件提供百度网盘链接，直接下载包含丰富词条与详细内容的中文维基百科语料库，适用于语言学习和研究。 本资源是维基百科中文网页的语料库（包含处理过的与未处理的），版本为2020-8-3版，适用于中文语料处理等相关训练集。由于文件过大，已存放在百度网盘中。如因任何原因导致无法访问，请留言通知，本人会尽快更新链接。资源内容包括未经处理的维基百科语料库、繁体转简体并经jieba分词后的版本以及用于转换的代码，读者可根据需求提取相应部分使用。
     
  • 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。
     
  • 中文维基百科语料库（截至2019年2月20日）
    优质
    本语料库包含截至2019年2月20日的中文维基百科全文数据，适用于自然语言处理与机器学习研究。 这是截至2019年2月20日的最新中文维基百科语料库，可用于训练word2vec词向量及进行文本分类任务。由于官网下载较为困难，这里分享出来供他人使用。
     
  • 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。