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

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

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: 

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,

1,Git官网 http://www.git-scm.com/ 2,官方中文教程 http://git-scm.com/book/zh/v2

安装Inno Setup篇 1.搜索Inno Setup 2.下载Inno Setup 3.选择下载最新 innosetup-5.5.9-unicode.exe 版本(innosetup-5.5.9.exe同样支持中文安装向导) 4.安装Inno Setup:选择安装语言(没有中文选项) 5.安装Inno Setup:同意协议 6.安装Inno Setup:安装路径 7.安装Inno Setup:安装Preprocessor 8.安装Inno Setup:创建桌面快捷方式 9.安装Inno Se

go语言,golang学习笔记1 官网下载安装,中文社区,开发工具LiteIDE Go语言是谷歌2009发布的专门针对多处理器系统应用程序的编程进行了优化,使用Go编译的程序可以媲美C或C++代码的速度,而且更加安全.支持并行进程. Go语言中文网 - Golang中文社区https://studygolang.com/ The Go Programming Language (官方网站需要翻)https://golang.org/ 下载后直接下一步,下一步安装就可以了 下载 LiteIDE -

1.官网界面:https://www.docker.com/tryit/ In this 10-minute tutorial, see how Docker works first-hand: You'll search for and find an image another user built and shared in the Docker Hub Registry, a cloud-based collection of applications. You'll download

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以下内容为原创,欢迎转载,转载请注明 来自天天博客:http://www.cnblogs.com/tiantianbyconan/p/5050768.html 翻译自 Android Developer 官网:http://developer.android.com/tools/help/monkeyrunner_concepts.html monkeyrunner monkeyrunner工具提供了一套API,在不通过Android代码的情况下编写程序来控制一个Android设备或者模拟器.使

以下内容为原创,欢迎转载,转载请注明 来自天天博客:http://www.cnblogs.com/tiantianbyconan/p/5049041.html 翻译自 Android Developer 官网:http://developer.android.com/tools/help/monkey.html UI/Application Exerciser Monkey Monkey是一个程序,它会运行在你的模拟器或者设备上并且会产生伪随机的用户事件流,比如点击.触摸或手势,以及大量的系统级

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.

以下内容为原创,欢迎转载,转载请注明 来自天天博客:http://www.cnblogs.com/tiantianbyconan/p/5048524.html 翻译自 Android Developer 官网:http://developer.android.com/tools/testing-support-library/index.html Testing Support Library Android Testing Support Library为Android app的测试提供了一个

https://segmentfault.com/a/1190000009679800?utm_source=tag-newest 当你希望实现某种功能的时候,即使你对 openlayers 几乎一窍不通,照着官网的例子做,也可以很快的实现想要的效果. 问题在于,官网的例子都是英文啊,不能很快定位到想要的效果是在哪个例子里面!!( 英文不渣就别看这篇文章了 ) 最近在学 openlayers ,我觉得非常有必要将 openlayers 官网的所有例子都看过去一遍,这篇文章就当是笔记了. 名词解释

本系列文章主要翻译自RavenDB官方文档,有些地方做了删减,有些内容整合在一起.欢迎有需要的朋友阅读.毕竟还是中文读起来更亲切吗.下面进入正题. 起航 获取RavenDB RavenDB可以通过NuGet获取,也可以直接在RavenDB官网下载压缩包. 首先了解下压缩包中的内容,可以更好的根据需要进行选择. Backup  – 包含用于备份的Raven.Backup工具 Bundles – 包含所有非内置的插件,如Authentication和Encryption. Client – 包含用于