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维基百科 MediaWiki API 解析

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…

通过维基API实现维基百科查询功能

通过英文维基的免费API,可以实现对维基百科的搜索查询或者标题全文查询等,尝试了一下通过title实现全文查询,返回的结果是wikitext格式,暂时不知道该如何应用,所以仅实现了查询功能,可以返回最接近的10条信息的标题.摘要.图片及链接. 我的DEMO页:https://zhangcuizc.github.io/My-FreeCodeCamp/ 如下图: 搜索结果: HTML如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>…

使用JWPL (Java Wikipedia Library)操作维基百科数据

使用JWPL (Java Wikipedia Library)操作维基百科数据 1. JWPL介绍 JWPL(Java Wikipedia Library)是一个开源的访问wikipeida数据的Java API包,提供了快速访问维基百科中包含的消息,如重定向.类别.文章和链接结构的结构性访问接口.它提供的DataMachine 工具类可快速解析wiki格式文件,生成mysql的数据txt文件,可通过mysqlimport 导入到本地数据库中. JWPL介绍官网:https://dkpro.gi…

中文维基百科分类提取(jwpl)--构建知识图谱数据获取

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…

JWPL工具处理维基百科wikipedia数据用于NLP

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word2vec对中文维基百科数据进行处理

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…

【Microsoft Azure 的1024种玩法】七.Azure云端搭建部署属于自己的维基百科

[简介] MediaWiki是全球最著名的开源wiki程序,运行于PHP+MySQL环境.MediaWiki从2002年2月25日被作为维基百科全书的系统软件,并有大量其他应用实例.MediaWiki的开发得到维基媒体基金会的支持.MediaWiki是建立wiki网站的首选后台程序,国内的灰狐维客等站点都采用这套系统. [前期文章] [Microsoft Azure 的1024种玩法]一.一分钟快速上手搭建宝塔管理面板 [Microsoft Azure 的1024种玩法]二.基于Azure云平台…

中英文维基百科语料上的Word2Vec实验

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…

开源共享一个训练好的中文词向量（语料是维基百科的内容，大概1G多一点）

使用gensim的word2vec训练了一个词向量. 语料是1G多的维基百科,感觉词向量的质量还不错,共享出来,希望对大家有用. 下载地址是: http://pan.baidu.com/s/1boPm2x5 包含训练代码.使用词向量代码.词向量文件(3个文件) 因为机器内存足够,也没有分批训练.所以代码非常简单.也在共享文件里面,就不贴在这里了.…

学习笔记TF018:词向量、维基百科语料库训练词向量模型

词向量嵌入需要高效率处理大规模文本语料库.word2vec.简单方式,词送入独热编码(one-hot encoding)学习系统,长度为词汇表长度的向量,词语对应位置元素为1,其余元素为0.向量维数很高,无法刻画不同词语的语义关联.共生关系(co-occurrence)表示单词,解决语义关联,遍历大规模文本语料库,统计每个单词一定距离范围内的周围词汇,用附近词汇规范化数量表示每个词语.类似语境中词语语义相似.用PCA或类似方法降维出现向量(occurrence vector),得到更稠密表示.性…