使用wiki百科和gensim训练中文词向量

最新推荐文章于 2025-06-21 10:28:59 发布
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分类专栏： nlp 文章标签： 中文词向量 word2vec 自然语言处理
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下载wiki百科的数据

那么我是从https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/20170520/上下载的1.4G的这个xml版本

抽取数据的内容

使用https://github.com/attardi/wikiextractor这个工具来从解压后的文件中抽取内容。

繁体转简体

抽取的数据中有很多是繁体，参考http://licstar.net/archives/262，使用opencc项目

安装opencc

从https://launchpad.net/ubuntu/artful/amd64/opencc/1.0.4-5下载opencc的deb包，双击安装
使用方式，在terminal中输入：

opencc -i input_file
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NLP之中文词向量训练
HITzwx的博客
03-02 1367
Word2vec Word2vec是Goolge发布的、应用最广泛的词嵌入表示学习技术，其主要作用是高效获取词语的词向量，目前被用作许多NLP任务的特征工程。Word2vec 可以根据给定的语料库，通过优化后的训练模型快速有效地将一个词语表达成向量形式，为自然语言处理领域的应用研究提供了新的工具，包含Skip-gram（跳字模型）和CBOW（连续词袋模型）来建立词语的词嵌入表示。Skip-gram的主要作用是根据当前词，预测背景词（前后的词）；CBOW的主要作用是根据背景词（前后的词）预测当前词。 1）Sk
自然语言处理 | (20) 中文词向量训练
sdu_hao的博客
02-19 2269
完整代码 目录 1.基于gensim的中文文本词向量训练与相似度匹配 2. Tensorflow训练中文词向量 3.中文词向量可视化 1.基于gensim的中文文本词向量训练与相似度匹配 导入必要的包 #! pip install gensim #安装gensim from gensim.test.utils import common_texts,get_tmpfile from ...
中文词向量的训练
Jasminexjf的博客
11-09 8172
最近在做毕设，需要对中文进行向量化表示，现有的最全中文词向量预训练向量有：最全中文词向量 part 1:以上链接中的词向量介绍： 格式 预先训练好的向量文件是文本格式。每行包含一个单词和它的向量。每个值由空格分隔。第一行记录元信息：第一个数字表示文件中的字数，第二个数字表示向量大小。 除了密集的单词向量（用SGNS训练）之外，我们还提供稀疏向量（用PPMI训练）。它们与liblinear的...
中文词转成几千维度张量（词向量），常用方法
最新发布
mayaohao的博客
06-21 411
简单说，就是这些方法通过不同的训练逻辑（统计共现、预测上下文等 ），把中文词转换成带着语义信息的高维（几千维 ）张量，让计算机能 “理解” 词的含义和关联，方便做文本分类、推荐、语义分析这些事儿～
基于Gensim的维基百科语料库中文词向量训练
李哥的博客
06-05 610
环境： Win7 +Anaconda(自带Python3.6) 安装Gensim库: 在Anaconda Prompt中输入: pip install gensim 等待其显示安装完毕即可 1.语料库下载 下载地址：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/ 2.将wiki的xml文件处理成正常的txt文件 新建process.py文件，文件内...
自然语言处理|SkipGram训练中文词向量
IDE不报错的博客
08-06 1500
课程作业，训练语料是维基百科的中文语料，训练词向量计算两个词之间的余弦相似度。关于预处理网络上有不少教程，这里不再赘述，程序结构图里给出了对应步骤用到的库，可以借鉴。 1. 程序结构概览 2. 基于Word2Vec的实现 基于Word2Vec的实现直接调用了gensim库，调整了几个参数，调整情况如下，详细代码备注见SGNS_ginsim.py. 训练数据有362826条左右，选择了其中的360000条，分10批进行训练。 （1）调整参数使之满足模型要求： s...
十五、中文词向量训练二
GUANGZHAN的专栏
12-06 870
中文词向量训练二:Gensim工具训练中文词向量 wiki.zh.text.seg为输入文件，wiki.zh.text.model和wiki.zh.text.vector为输出文件，model存储了训
中文词向量大全
shenyuan12的专栏
08-21 2355
# 中文词向量大全 https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors 里面有词向量下载（很多的类型） # 使用方法 下载后加载方式： unicode 字符哦！ import gensim from gensim.models import KeyedVectors model = KeyedVectors.load_word2vec_format( \ os.path.join(d,'wordmodel','sgns.fin...
各种中文词向量集合
qq_42189083的博客
12-03 1007
中文词向量集合 https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors Word2vec / Skip-Gram with Negative Sampling (SGNS) Corpus Context Features Word ...
中文词向量学习记录-综述
Jasminexjf的博客
11-01 1141
最近打算准备毕设，所以需要仔细了解一下中文词向量的最近发展，发现一个比较完整的系列文章： 参考原文链接：https://bamtercelboo.github.io/2018/08/16/chinese_embedding_paper_finished Paper Component-Enhanced Chinese Character Embeddings 这是一篇2015年发表在E...
Python数据分析与机器学习-使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
那些疯狂到以为自己能够改变世界的人，才能真正改变世界！
01-19 1317
1.把维基百科语料库解析成文本格式下载维基百科语料库：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2运行如下命令：python process.py zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 wiki.zh.fanti.text#!/usr/bin/env
glove中文词向量
09-28
使用glove预训练词向量（1.6GB维基百科语料），维度为300，词汇量约13000，文件大小为41.2MB
Python-100ChineseWordVectors上百种预训练中文词向量
08-10
100 Chinese Word Vectors 上百种预训练中文词向量
word2vec中文词向量
09-28
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13000个词汇，维度为300，文件大小为45.6MB。使用方法，参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36426650/article/details/87738919
维基百科中文语料word2vec训练后结果
06-03
中文维基百科语料库，将其转换为文本文件后，进行繁体字转换为简体字，字符集转换，分词，然后训练得到模型以及向量。由于文件上传的大小限制是60MB，而训练后的所有文件大小有1G以上，所以这里只提供了下载链接，地址在网盘中。使用python中的gensim包进行训练得到的，运行时间较长，纯粹的维基百科中文语料训练后的结果，拿去可以直接使用。
自然语言处理-使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
清风冷吟
04-20 807
文章目录使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量word2vec模型1. 数据获取2.xml格式转txt格式process.py在cmd中当前目录执行命令：3. 查看数据，转换为简体数据格式(工具)4. 文档按行分词保存成文件TestJieba.py5. 模型构建word2vec_model.py6. 测试文本相似度testModel.pyjupyter 进行跑代码1. 数据获取2.xml格式...
唐|01python数据分析与机器学习|26使用Gensim库构造中文维基百科数据词向量模型
shenzhiping12的博客
07-11 183
gensim的使用 from gensim.models import word2vec #掉包 sentences = [s.split() for s in raw_sentences] #分词 model = word2vec.Word2Vec(sentences,min_count=1) #引包 min_count...
利用Gensim在英文Wikipedia训练词向量
Mr1060907970的博客
01-18 6980
网上流传的训练wiki词向量版本直接将文章标点去掉，拼接成一个字符串，并没有处理断句，这里改进了gensim的程序，对wiki文章进行了分句处理。
中文自然语言处理--词向量Word2Vec
糯米君的博客
03-12 500
词向量就是要用某个固定维度的向量去表示单词。也就是说要把单词变成固定维度的向量，作为机器学习（Machine Learning）或深度学习模型的特征向量输入。 from gensim.models import Word2Vec import jieba # 先导入 Gensim 中的 Word2Vec 和 jieba 分词器，再引入黄河和长江的语料 # 定义停用词、标点符号 punctuation = [",", "。", ":", ";", ".", "'", '"', "’", "?", "/",
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