1. 维基百科 2. 更多维基项目 3. 有关维基百科的电影列表 4. 维基软件 5. 维基百科相关列表 6. 其他知识分享列表 7. 补充:维基百科使用中好用的关键字 1. 维基百科 https://www.wikipedia.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia 维基百科(英语:Wikipedia,/ˌwɪkiˈpiːdiə/) 是一种多语言在线百科全书.创建并维护为开放协作项目.使用基于Wiki的编辑系统的志愿者编辑社区. 它是万维网上最

在上一篇对中文维基百科语料处理将其转换成.txt的文本文档的基础上,我们要将为文本转换成向量,首先都要对文本进行预处理 步骤四:由于得到的中文维基百科中有许多繁体字,所以我们现在就是将繁体字转换成简体字 opencc工具进行繁简转换,首先去下载opencc:https://bintray.com/package/files/byvoid/opencc/OpenCC 下载完成之后解压即可,随后使用命令: opencc -i wiki.zh.text -o wiki.zh.jian.text -c

在进行自然语言处理之前,首先需要一个语料,这里选择维基百科中文语料,由于维基百科是 .xml.bz2文件,所以要将其转换成.txt文件,下面就是相关步骤: 步骤一:下载维基百科中文语料 https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 然后解压文件 文件夹里是一个这个文件 步骤二:安装依赖库 我们需要安装一些依赖库,有numpy.scipy以及gensim,安装gensim依赖于scipy

一.下载中文维基百科数据https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/并使用gensim中的wikicorpus解析提取xml中的内容 二.利用opencc繁体转简体 三.利用jieba对转换后的文本进行分词,去停词 四.利用gensim中的word2vec训练分词后的文本 五.测试 python代码如下: #!/user/bin/python #coding:utf-8 __author__ = 'yan.shi' from gensim.corpora import

首先感谢 : 1.https://blog.csdn.net/qq_39023569/article/details/88556301 2.https://www.cnblogs.com/CherishFX/p/5280259.html 3.https://www.cs.bgu.ac.il/~elhadad/nlp12/jwpl/wikification.html 4.https://blog.csdn.net/Icy233333/article/details/80383336 一.中文维基数

对前两篇获取到的词向量模型进行使用: 代码如下: import gensim model = gensim.models.Word2Vec.load('wiki.zh.text.model') flag=1 while(flag): word = input("Please input the key_word:\n") if word in model: print(model['word']) # 词相似度 result = model.most_similar(word) for

最近试了一下Word2Vec, GloVe 以及对应的python版本 gensim word2vec 和 python-glove,就有心在一个更大规模的语料上测试一下,自然而然维基百科的语料进入了视线.维基百科官方提供了一个很好的维基百科数据源:https://dumps.wikimedia.org,可以方便的下载多种语言多种格式的维基百科数据.此前通过gensim的玩过英文的维基百科语料并训练LSI,LDA模型来计算两个文档的相似度,所以想看看gensim有没有提供一种简便的方式来处理维基

英文维基百科 https://dumps.wikimedia.org/enwiki/ 中文维基百科 https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/ 全部语言的列表 https://dumps.wikimedia.org/backup-index.html 提取处理可以使用 wikiextractor提取正文(由于网页数量太多,结构又很纷乱,提取出来的会有少许瑕疵,再处理即可) https://github.com/attardi/wikiextractor 运行命令: 

JWPL处理维基百科数据用于NLP 处理zhwiki JWPL是一个Wikipedia处理工具,主要功能是将Wikipedia dump的文件经过处理.优化导入mysql数据库,用于NLP过程.以下以zhwiki-20170201为例. JWPLDataMachine用以处理wiki dump数据,最终将数据导入mysql,用于NLP,表结构不同于wkipedia官方的表,这里的表是针对于NLP目的的.处理步骤如下: 数据格式转换.处理zhwiki dump的文件,转换为tsv格式数据,以便用m

使用开放的 API 做一个自己的小项目,是一个很好的学习方法.但好像开放的 API 选择并不多.这里给大家多一个选择,简单介绍一下维基百科使用的 MediaWiki API. 简介 先简单介绍几个容易混淆的概念. Wiki Wiki 是一种在网络上开放且可供多人协同创作的超文本系统.Wiki 站点可以由多人维护,不同人可以对同一个主题进行拓展和探讨. MediaWiki MediaWiki 是一个免费.开放的 Wiki 引擎,很多著名的 wiki 网站都采用这套系统. Wikipedia 我们常

为什么使用离线维基百科?一是因为最近英文维基百科被封,无法访问:二是不受网络限制,使用方便,缺点是不能及时更新,可能会有不影响阅读的乱码. 目前,主要有两种工具用来搜索和浏览离线维基百科数据:Kiwix 和 WikiTaxi .这两种都是免费的,但 WikiTaxi 只有 Windows 版本,而 Kiwix 不仅支持 Windows.Linux 和 Mac,而且还支持 Android 和 iOS . Kiwix Kiwix 是免费开源软件.使用 Kiwix Reader 应用浏览维基百科内容,

MediaWiki简易安装教程**关于mediawiki 一些好的资料: http://codex.wordpress.org.cn/Mediawiki%E5%BB%BA%E7%AB%99%E7%BB%BC%E8%BF%B0 http://www.ziyuan8.com/Article/IT/200810288308.html mediawiki安装步骤: 0)准备安装环境: 安装LAMP,过程如下: $sudo apt-get install apache2 $sudo apt-get ins

最近博主遇到这样一个需求:当用户输入一个词语时,返回这个词语的解释 我的第一个想法是做一个数据库,把常用的词语和词语的解释放到数据库里面,当用户查询时直接读取数据库结果 但是自己又没有心思做这样一个数据库,于是就想到了百度百科这么一个现成的 "数据库" 下面我们就通过 urllib 和 xpath 来获取百度百科的内容 1.爬取百度百科 百度百科是一个静态网页,爬取起来很简单,而且请求参数可以直接放在 URL 里面,例如: 地址 https://baike.baidu.com/item

AAAI 2018 论文 | 蚂蚁金服公开最新基于笔画的中文词向量算法 2018-01-18 16:13蚂蚁金服/雾霾/人工智能 导读:词向量算法是自然语言处理领域的基础算法,在序列标注.问答系统和机器翻译等诸多任务中都发挥了重要作用.词向量算法最早由谷歌在2013年提出的word2vec,在接下来的几年里,该算法也经历不断的改进,但大多是仅适用于拉丁字符构成的单词(比如英文),结合中文语言特性的词向量研究相对较少.本文介绍了蚂蚁金服人工智能部与新加坡科技大学一项最新的合作成果:cw2vec——

--  这篇文章是一个学习.分析的博客 --- 1.准备数据与预处理 首先需要一份比较大的中文语料数据,可以考虑中文的维基百科(也可以试试搜狗的新闻语料库).中文维基百科的打包文件地址为 https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 中文维基百科的数据不是太大,xml的压缩文件大约1G左右.首先用 process_wiki_data.py处理这个XML压缩文件,执行:python pr

本文是讲述怎样使用word2vec的基础教程.文章比較基础,希望对你有所帮助! 官网C语言下载地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ 官网Python下载地址:http://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 1.简介 參考:<Word2vec的核心架构及其应用 · 熊富林.邓怡豪,唐晓晟 · 北邮2015年>           <Word2vec的工作原理及应用探究 · 周练 ·

Nginx - Ubuntu中文 页面 讨论 查看源代码 历史   导航 首页 最近更改 随机页面 页面分类 帮助 编辑 编辑指南 沙盒 新闻动态 字词处理 工具 链入页面 相关更改 特殊页面 打印版本 固定链接 页面信息 Nginx 目录 1 安装nginx 2 启动nginx 3 配置php和mysql 3.1 安装Php和mysql 3.2 安装FastCgi 3.3 配置 nginx 4 安装nginx +uwsgi+ Django 5 配置 nginx uwsgi django 6 u

1. NLP 走近自然语言处理 概念 Natural Language Processing/Understanding,自然语言处理/理解 日常对话.办公写作.上网浏览 希望机器能像人一样去理解,以人类自然语言为载体的文本所包含的信息,并完成一些特定任务 内容中文分词.词性标注.命名实体识别.关系抽取.关键词提取.信息抽取.依存分析.词嵌入…… 应用篇章理解.文本摘要.情感分析.知识图谱.文本翻译.问答系统.聊天机器人…… 2. NLP 使用jieba分词处理文本,中文分词,关键词提取,词性标

最近尝试了一下中文的情感分析. 主要使用了Glove和LSTM.语料数据集采用的是中文酒店评价语料 1.首先是训练Glove,获得词向量(这里是用的300d).这一步使用的是jieba分词和中文维基. 2.将中文酒店评价语料进行清洗,并分词.分词后转化为词向量的表示形式. 3.使用LSTM网络进行训练. 最终的正确率在91%左右 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed May 30 1

Eclipse百科 https://zh.wikipedia.org/wiki/Eclipse        # 中文维基百科 http://baike.baidu.com/subview/23576/9374802.htm    # 百度百科 Eclipse官网 http://www.eclipse.org/        # 官网 http://www.eclipse.org/downloads/packages/all    # 所有版本列表 Eclipse各版本发版时间 查看Eclips