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中文维基语料的Word2Vec训练模型

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简介：
本项目旨在利用大规模中文维基百科数据训练Word2Vec模型，以构建高质量的中文词向量，促进自然语言处理领域的研究与应用。 原文件是zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2，大小为1.7G，最新版本在19年7月下载。将其转换为txt文本格式，并进行繁体转简体、分词处理后，使用gensim进行了模型训练。

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  • 中文维基语料的Word2Vec训练模型
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    本项目旨在利用大规模中文维基百科数据训练Word2Vec模型，以构建高质量的中文词向量，促进自然语言处理领域的研究与应用。 原文件是zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2，大小为1.7G，最新版本在19年7月下载。将其转换为txt文本格式，并进行繁体转简体、分词处理后，使用gensim进行了模型训练。
     
  • 英语Word2Vec模型训练材料
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    本资料为英语Word2Vec模型训练材料，包含海量英文文本数据，旨在帮助用户构建高效的词向量模型，适用于自然语言处理和机器翻译等领域。 这段语料适用于使用word2vec英文训练的模型，大小为98M，包含了常用的英语词汇，在训练后效果良好。
     
  • 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。
     
  • CBOW模型训练word2vec
    优质
    CBOW模型是词嵌入技术word2vec中的一种方法，通过预测中心词来分析上下文信息，广泛应用于自然语言处理任务。 本例将使用CBOW模型来训练word2vec，并最终将所学的词向量关系可视化出来。
     
  • 土耳其语Word2Vec：土耳其语预训练Word2Vec模型
    优质
    本项目提供了一个针对土耳其语的预训练Word2Vec模型，旨在为自然语言处理任务如文本分类、情感分析等提供高质量词向量。 本教程介绍了如何从Wikipedia转储中为土耳其语训练word2vec模型。此代码使用Python 3编写。由于土耳其语是一种凝集性语言，在维基百科的语料库中有许多词具有相同的词缀但不同的后缀，因此我将写一个土耳其语lemmatizer来提高模型的质量。您可以查看相关文档以了解更多详细信息。如果您只想下载预训练的模型，则可以在GitHub Wiki中找到示例代码和说明。例如： word_vectors.most_similar(positive=[kral,kadın])
     
  • 使用wiki中文语料库进行word2vec词向量训练的模型.zip
    优质
    本资源包含使用Wiki中文语料库通过Word2Vec算法训练所得的词向量模型，适用于自然语言处理任务中词语表示的学习与应用。 基于 word2vec 使用 wiki 中文语料库实现词向量训练模型.zip 文件包含了使用中文维基百科数据训练的词向量模型。
     
  • 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。
     
  • GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz: 预先训练的word2vec模型
    优质
    GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz是一款基于Google新闻数据集训练而成的预训练Word2Vec模型，提供300维词向量表示。 词向量预训练模型的官方下载需要科学上网工具支持。为了方便大家下载，在这里提供一个便捷通道，欢迎大家前来获取谷歌预训练词向量资源。
     
  • word2vec初学者训练资料.txt
    优质
    本文件为Word2vec初学者提供全面的入门指导和实践资源，帮助理解词向量表示及其在自然语言处理中的应用。 word2vec入门训练语料可以用于简单的词嵌入训练流程，“千里之行始于足下”。
     
  • 中文维基百科语料库-适用于词向量训练
    优质
    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。