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关于中文维基百科的hosts文件

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简介：
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。

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  • 关于中文维基百科的hosts文件
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    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。
     
  • 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）。
     
  • 中文维基百科预训练数据
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 维基百科信息文档.txt
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    《维基百科信息文档》提供了关于如何编辑和使用维基百科的基本指南，帮助用户了解其运作机制与规范。 获取主页的内容后，分析网页内容并找到主页上所有的本站链接。
     
  • 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。