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词向量文件,其中词汇与索引通过wordsList.npy关联。

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简介:
NPL通过构建词向量技术,实现了对文本数据的深入语义分析。

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客服
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  • wordsList.npy
    优质
    本资源包含预训练的词向量文件与对应的词汇表索引。词向量文件存储了每个单词的密集型数值表示,而wordsList.npy则记录了所有处理过的词汇及其顺序编号,便于快速检索和使用。 NPL可以用于词向量的生成。
  • 库(含71万个条及
    优质
    《中文词汇库》收录超过71万词条,提供详尽的汉语词汇信息和索引服务,是学习、研究汉语不可或缺的专业工具书。 中文词库(71万带索引),我自己合并了一些内容并进行了训练,非常好用。
  • 知乎(包含25万个
    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。
  • Word2Vec
    优质
    中文Word2Vec词向量是一种自然语言处理技术,用于将文本中的汉字转换成数值型向量,捕捉词汇间的语义关系,广泛应用于机器翻译、情感分析等领域。 使用gensim对维基百科作为预训练语料(约1.6G语料),生成词汇量约为13000个词的模型,维度为300,文件大小为45.6MB。参考相关博客可以了解具体实现方法。
  • GloVe
    优质
    中文GloVe词向量是一种基于全局矩阵分解和双向神经网络语言模型的自然语言处理工具,用于捕捉词汇间的语义关系,在多项NLP任务中表现出色。 使用Glove预训练词向量(基于1.6GB的维基百科语料),维度为300,词汇量约为13000,文件大小为41.2MB。
  • 360万库+性和
    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。
  • 系统
    优质
    中文词汇检索系统是一款功能强大的软件工具,专门设计用于高效地查找、管理和组织汉语中的词汇。它支持多种查询方式和高级筛选选项,帮助用户快速准确地找到所需的词条信息,并提供丰富的词典资源和学习辅助功能,是语言学者、学生及所有对中文感兴趣的人士的理想选择。 以下是代码的重写版本: ```java public static void main(String[] args) throws ParserException { try { TravelWordTable(路径/字典.txt); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } public static void TravelWordTable(String filename) throws IOException { String buffer; FileWriter resultFile = null; PrintWriter myFile = null; String dstfile = filename + _dsturl.txt; File writefile = new File(dstfile); if (!writefile.exists()) { writefile.createNewFile(); } resultFile = new FileWriter(writefile); myFile = new PrintWriter(resultFile); BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(filename)); while ((buffer = reader.readLine()) != null) { String b = buffer; System.out.println(开始检索关键字: + b); buffer = URLEncoder.encode(buffer, UTF-8); getWanFangUrls(http://s.wanfangdata.com.cn/Paper.aspx?q= + buffer + &f=top, UTF-8, myFile); System.out.println(关键字: + b + 检索完成); } if (myFile != null) { myFile.close(); } if (resultFile != null) { resultFile.close(); } } ``` 这段代码的主要功能是读取一个文件中的关键词,对每个关键词进行URL编码,并调用`getWanFangUrls()`方法获取相关数据。同时将处理过程的输出信息打印到控制台并记录在一个新的文本段落件中。
  • GloVe
    优质
    GloVe(全局向量)是一种用于构建词嵌入模型的技术,通过分析大规模文本数据中的单词共现矩阵来学习词汇间的语义关系。 Glove词向量npy文件包括idsMatrix.npy、wordsList.npy和wordVectors.npy三个文件。