导入搜狗实验室新闻语料库

最新推荐文章于 2025-05-21 13:33:03 发布

原创

最新推荐文章于 2025-05-21 13:33:03 发布 · 4.2k 阅读

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#xml #mysql #文本处理

本文介绍了如何处理搜狗实验室非标准XML格式的新闻语料库，通过添加根节点使其符合XML规范。面对大文件导致编辑器卡顿问题，采用Windows的copy命令结合辅助文本文件在文件头尾添加内容，最终形成标准XML文档，并使用Navicat成功导入到MySQL数据库。记得在导入时根据文本编码选择合适的字符集。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在搜狗实验室下载的新闻语料库中存储的一条新闻的数据格式是

<doc>
    <url></url>
    <docno></docno>
    <contenttitle></contenttitle>
    <content></content>
</doc>

多条新闻数据就是多个doc的重复

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【Python NLP】：搜狗语料库-新闻语料处理

QuantCoder

11-05

6562

搜狗新闻语料处理自然语言处理，最重要的当然是语料数据，选择搜狗实验室的语料库是不错的，但是模型训练前，需要对数据做一些处理，过程如下。 1、数据下载链接：搜狗新闻语料库 先在链接上下载“搜狐新闻数据(SogouCS)”，请直接下载“精简版”！（迷你版有雷。。。） 2、数据下载下来后是这样子的 3、数据量已经很大了，每一个txt采用的是ANSI编码方式 4、每个新闻可以根据url、contenttitle、content三者进行拆分 url：获取内容类别 contenttitle：获取内容标题，作为之

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解析搜狗新闻语料库

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04-05

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文字分类文本分类（文本分类）是自然语言处理中的一个重要应用技术，根据文档的内容或主题，自动识别文档所属的预先定义的类别标签。文本分类是很多应用场景的基础，某些垃圾邮件识别，舆情分析，情感识别，新闻自动分类，智能客服机器人的合并分类等等。此处分为两个部分：第1部分：基于scikit学习机器学习的Python库，对比几个传统机器学习方法的文本分类第2部分：基于预训练词向量模型，使用Keras工具进行文本分类，用到了CNN 本文语料：，密码：P9M4。更多新闻标注语料，。预训练词向量模型来自，下载地址：。第1部分：基于scikit-learn机器学习的文本分类方法基于scikit-

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搜狗语料库，经验证非常好用。欢迎下载。搜狗语料库，经验证非常好用。欢迎下载。搜狗语料库，经验证非常好用。欢迎下载。

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搜狗实验室新闻数据精简版，将xml文本进行处理后分类如下：奥运 5595个txt 房产 14695 个txt 互联网 2200个txt 健康 1153个txt 教育 2075个txt 旅游 1802个txt 汽车 1405个txt 商业 12465个txt 时尚 3490 个txt 体育 17237 个txt 文化 628个txt 娱乐 6757个txt 招聘 18个txt 由于是个人xml文本处理过的，处理了部分文档，如果需要更多可以联系我。免费下载链接：https://share.weiyun.com/X0prakLr

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