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中文预训练词向量数据集（基于百度百科的word2vec和Ngram）

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简介：
本数据集提供基于百度百科内容训练所得的中文Word2Vec与N-gram模型词向量，适用于自然语言处理任务中语义理解的提升。 中文预训练词向量“chinese-word-vectors”是由北京师范大学中文信息处理研究所与中国人民大学DBIIR实验室的研究者开源的。此中文预训练词向量基于百度百科Word + Ngram模型，可以直接从GitHub下载。

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  • 中文预训练词向量数据集（基于百度百科的word2vec和Ngram）
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    本数据集提供基于百度百科内容训练所得的中文Word2Vec与N-gram模型词向量，适用于自然语言处理任务中语义理解的提升。 中文预训练词向量“chinese-word-vectors”是由北京师范大学中文信息处理研究所与中国人民大学DBIIR实验室的研究者开源的。此中文预训练词向量基于百度百科Word + Ngram模型，可以直接从GitHub下载。
     
  • 中文预训练词向量数据集（基于知乎问答的word2vec和Ngram模型）
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    本数据集包含大规模中文预训练词向量，采用知乎问答语料库，通过Word2Vec及N-gram模型生成，适用于自然语言处理任务。 中文预训练词向量是由北京师范大学中文信息处理研究所与中国人民大学DBIIR实验室的研究者开源的chinese-word-vectors项目。此中文预训练词向量采用了知乎Word + Ngram的词向量模型。
     
  • 中文维基百科预训练数据
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    本项目基于中文维基百科内容创建，旨在提供高质量的中文预训练数据，促进自然语言处理技术的发展与应用。 标题中的“维基百科中文预训练数据”指的是一个专门用于自然语言处理模型训练的数据集，该数据来源于中文版的维基百科。在机器学习领域中，预训练是指让模型在一个大规模无标注文本上进行通用语言表示的学习过程，为后续具体任务（如问答、情感分析和分类等）提供强大的基础。 描述中的“用于BERT预训练”揭示了这些数据的主要用途。“Bidirectional Encoder Representation from Transformers”，简称BERT，是由Google在2018年提出的一种创新深度学习模型。通过使用Transformer架构，它能够实现对输入序列的双向理解（即同时考虑前后文信息），极大提升了自然语言处理的效果。在预训练阶段，BERT会在大量文本中执行两个主要任务：Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction，以此来学习词汇的意义及句子间的联系。 标签“BERT”进一步明确了这个数据集与该模型的关系。在预训练过程中，维基百科文章被用作输入材料；通过预测随机掩蔽的单词或判断连续段落是否相邻来进行学习。完成预训练后得到的模型可以进行微调以适应各种特定任务，并通常能取得比传统方法更好的效果。 文件名列表显示了多个以“wiki_”开头的文本段落件，每个可能代表维基百科的一部分内容。这些名称中的数字可能是收集时间或版本号，“string.txt_new.txt”的格式表明它们是以纯文本形式存储并包含可读中文字符。在实际应用中，会将这些文件加载到BERT模型中作为学习材料的基础。 这个数据集为BERT提供了丰富的中文语言环境，使它能够理解和生成高质量的中文语句，并通过预训练捕捉到中文语言的复杂性和多样性，在提高自然语言处理任务效果方面发挥了重要作用。对于研究人员和开发者来说，这样的资源是实现先进NLP应用的重要基础。
     
  • 英文维基百科的词向量训练材料
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    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。
     
  • 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。
     
  • 基于TensorFlow和Word2Vec的中文词向量训练实例.zip
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    本资源提供了一个使用Python编程语言及TensorFlow框架进行中文语料处理与分析的具体案例。通过应用Word2Vec模型，从大量文本数据中生成高质量的词向量表示，并包含详细的代码实现和实验结果展示，适合自然语言处理领域的学习者参考实践。 词向量是自然语言处理领域中的一个重要概念，它将单个词汇转化为连续的实数向量，在这种表示方式下，语义相似的词语在几何位置上接近。这有助于捕捉词汇间的语义关系，并对诸如文本分类、情感分析和机器翻译等任务提供支持。 本项目探讨如何使用TensorFlow框架结合Word2Vec模型来训练中文词向量。首先需要理解的是TensorFlow——一个由Google开发用于各种机器学习及深度学习的开源库，它为构建和部署计算模型提供了灵活的环境，并且支持分布式计算，适用于处理大规模数据集。 Word2Vec是Google在2013年提出的一种词嵌入模型，包括CBOW（连续袋式模型）与Skip-gram两种算法。其中，Skip-gram更适合于小样本训练并能捕获词汇全局信息，在本项目中可能更常用。 使用TensorFlow实现Word2Vec时，我们需要先进行预处理步骤：分词、去除停用词和标点符号等操作；对于中文文本，则需要进一步完成汉字到词语的转换。可以利用jieba这样的分词库来执行这一任务。 接下来的任务是构建Word2Vec模型的神经网络结构——通常为一个简单的两层架构，其中输入层使用one-hot编码表示词汇，并通过隐藏层输出词向量；根据所选算法（CBOW或Skip-gram），输出层会有所不同。在训练过程中，我们采用交叉熵作为损失函数并可以选择Adam或者SGD优化器。 模型的训练过程涉及大量参数调整，如窗口大小、词汇表大小、隐藏层大小及学习率等设置，这些都会对最终词向量的质量产生影响。通过使用滑动窗口选取上下文单词，并在训练过程中不断更新词向量来实现这一目标。 完成训练后，可以通过近义词检测或计算词语间的余弦相似度等方式评估模型表现；如果发现“男人”与他的词汇表示接近或者“北京”和“首都”的相似性较高，则说明训练效果良好。最后可以保存这些高质量的中文词向量用于后续NLP任务。 通过本项目，你将学会如何利用TensorFlow实现Word2Vec，并掌握数据预处理、模型构建、参数调优及结果评估等关键技能，从而提升在自然语言处理领域的专业能力。
     
  • 词向量模型Word2Vec-基于维基百科语料库
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    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。
     
  • 基于Word2Vec的维基百科中文语料训练结果
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    本研究利用Word2Vec模型对维基百科中的大量中文文本进行处理，生成高质量的词向量表示，为自然语言理解任务提供强有力的支持。 中文维基百科语料库经过转换为文本段落件后，进行繁体字转简体字、字符集转换及分词处理，然后使用Python中的gensim包训练得到模型和向量。由于文件大小限制（上传上限60MB），最终的训练结果超过1GB，因此仅提供下载链接。这些数据是基于纯中文维基百科语料库进行训练的结果，可以直接应用。
     
  • Chinese-Word-Vectors:上百种预训练的中文词向量 (100+)
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    Chinese-Word-Vectors是一个包含上百种预训练模型的资源库，专门用于生成高质量的中文词向量，助力自然语言处理任务。 该项目提供了超过100个中文单词向量（嵌入），这些向量经过不同表示形式（密集型与稀疏型）以及不同的上下文特征（包括词、n-gram、字符等）在各种语料库中进行训练后生成的。用户可以轻松获取具有不同属性的预训练向量，并将其应用于下游任务。 此外，我们还提供了一个中文类比推理数据集CA8和一个评估工具包，帮助用户对其单词向量的质量进行全面评估。 参考文献： 如果使用这些嵌入及CA8数据集，请引用该论文。沉力、赵哲、胡仁芬、李文思、刘涛以及杜小勇在ACL 2018上的相关研究。 @InProceedings{P18-2023, author = {Li, Shen and Zhao, Zhe and Hu, Renfen and Li, Wensi and Liu, Tao and Du, Xiaoyong}, title = {Analogical Reasoning on Chinese M}
     
  • Word2Vec: 使用Word2Vec进行词向量训练，数据集为STS
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    本项目运用Word2Vec算法对STS数据集中的词语进行深度学习与词向量训练，旨在提升语义相似度任务中词汇表示的有效性。 Word2Vec通过使用Word2Vec方法来训练词向量，并采用STS数据集进行相关工作。