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  1. GitHub | mattzheng/ChineseWiki: 维基百科中文语料整理

  2. 利用Python构建Wiki中文语料词向量模型试验 | GitHub

    网页本实例主要介绍的是选取wiki中文语料使用python完成Word2vec模型构建的实践过程,不包含原理部分,旨在一步一步的了解自然语言处理的基本方法和步骤。

  3. gmh1627/Wiki_Zh_Word2vec_Python3 | GitHub

  4. 维基百科简体中文语料的提取 - 知乎 | 知乎专栏

    网页用文本编辑器打开wiki_00文件可以看到提取出的语料中繁简混杂,所以我们需要借助工具将繁体部分也转换为简体。. wiki_00文件内容. 这里使用OpenCC工具化繁为简,可以通过下面的地址选择合适的版本,点击下 …

  5. word2vec实战:获取和预处理中文维基百科(Wikipedia)语料库,并 …

  6. wiki中文文本语料下载,在维基百科中文语料训 …

    网页2019年6月16日 · 一、利用wiki中文语料进行word2vec模型构建 1)数据获取 到wiki官网下载中文语料,下载完成后会得到命名为zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2的文件,里面是一个XML文件 下载地址如 …

  7. 维基百科简体中文语料的提取 - 最简单的方式 | 知乎

  8. ChineseWiki: Wiki中文语料库处理 | Gitee

    网页维基百科开源的中文词条内容,收集了99W+词条,当然比百度少了不少。. 有效处理该原始语料的方法主要有两个:1、Wikipedia Extractor;2、gensim的wikicorpus库。. 两种处理都比较粗糙,导致:. Wikipedia …

  9. 维基百科中文语料库训练word2vec模型和使用总结

    网页2022年11月3日 · 在这个“基于 word2vec 使用 wiki 中文语料库实现词向量训练模型”的项目中,我们将深入探讨如何利用Word2vec和中文维基百科语料库构建词向量模型。 1. **Word2vec简介**: - **CBOW模型**:该模型预 …

  10. 预训练中文语料汇总(附数据) - 知乎 | 知乎专栏