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

转自:http://blog.csdn.net/jrckkyy/article/category/402818 由于百度博客http://hi.baidu.com/jrckkyy发表文章字数有限,以后原创文章全部都先发表到csdn和cu上,再发表到百度博客上,百度博客除了放原创的文章还主要放网上寻找到的优秀文章. 本着黑客精神我将陆续把最近分析注释TSE搜索引擎的心得发布出来,老鸟,大虾,大牛,高手飘过就是了,若愿意浪费指点下小弟的在下不甚感激,有问题的朋友直接留言讨论.由于本人水平有限,分析和

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

1. NLP 走近自然语言处理 概念 Natural Language Processing/Understanding,自然语言处理/理解 日常对话.办公写作.上网浏览 希望机器能像人一样去理解,以人类自然语言为载体的文本所包含的信息,并完成一些特定任务 内容中文分词.词性标注.命名实体识别.关系抽取.关键词提取.信息抽取.依存分析.词嵌入…… 应用篇章理解.文本摘要.情感分析.知识图谱.文本翻译.问答系统.聊天机器人…… 2. NLP 使用jieba分词处理文本,中文分词,关键词提取,词性标

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本文始发于个人公众号:TechFlow 谈及机器学习,大家想必会有许多联想,比如最近火热的人工智能,再比如战胜李世石的AlphaGo,甚至还会有人联想起骇客帝国或者是机械公敌等经典机器人电影. 但实际上目前机器学习虽然应用广泛,但是在各大互联网公司当中,最主要的应用场景变化并不大.基本上还是延续从前的三板斧——搜索.推荐.广告.今天,我们就来聊聊其中的大头——搜索.搜索算法在互联网公司最大的用户就是搭建搜索引擎,而搜索引擎几乎是各大互联网公司的标配,无论是电商.社区还是社交软件,都离不开搜索引擎

What/Sphinx是什么 定义 Sphinx是一个全文检索引擎. 特性 索引和性能优异 易于集成SQL和XML数据源,并可使用SphinxAPI.SphinxQL或者SphinxSE搜索接口 易于通过分布式搜索进行扩展 高速的索引建立(在当代CPU上,峰值性能可达到10 ~ 15MB/秒) 高性能的搜索 (在1.2G文本,100万条文档上进行搜索,支持高达每秒150~250次查询) Why/为什么使用Sphinx 遇到的使用场景 遇到一个类似这样的需求:用户可以通过文章标题和文章搜索到一片文

大家一定不会多搜索引擎感到陌生,搜索引擎是互联网发展的最直接的产物,它可以帮助我们从海量的互联网资料中找到我们查询的内容,也是我们日常学习.工作和娱乐不可或缺的查询工具.之前本人也是经常使用Google和Baidu搜索,而对搜索引擎的知识架构没有一个整体的概念.前一阵子的实习,使我有机会全面的了解了搜索引擎,感觉还是蛮有意思.所以,即使在面临找工作的高压下,也一定要抽时间来总结和回顾一下学到的知识,以便以后查阅,如果能给其他人带来帮助,那最好不过了. 搜索引擎的标准定义:搜索引擎(Search

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

Nginx - Ubuntu中文 页面 讨论 查看源代码 历史   导航 首页 最近更改 随机页面 页面分类 帮助 编辑 编辑指南 沙盒 新闻动态 字词处理 工具 链入页面 相关更改 特殊页面 打印版本 固定链接 页面信息 Nginx 目录 1 安装nginx 2 启动nginx 3 配置php和mysql 3.1 安装Php和mysql 3.2 安装FastCgi 3.3 配置 nginx 4 安装nginx +uwsgi+ Django 5 配置 nginx uwsgi django 6 u

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: 

引言: 由于近期网上盛传”百度搜索引擎已死“的消息,引发个人对于搜索引擎的思考.百度作为最大的中文搜索引擎,确实有着很大声誉,再加上本地化的优势,正成为国人们的首选,但是作为一名技术开发人员,使用搜索引擎的频率较高,以至获取到所需的知识.个人使用体验来说百度一下的商业广告太多,感觉更适用于国内生产厂商.贸易商:而Google搜索则不一样,Google特有的匹配度技术.网页相关度分析技术,提供的检索结果更优质,而且无广告,因此使用起来更简洁.好用.我们可以根据各自的生活.工作.学习的需要, 选择一

AAAI 2018 论文 | 蚂蚁金服公开最新基于笔画的中文词向量算法 2018-01-18 16:13蚂蚁金服/雾霾/人工智能 导读:词向量算法是自然语言处理领域的基础算法,在序列标注.问答系统和机器翻译等诸多任务中都发挥了重要作用.词向量算法最早由谷歌在2013年提出的word2vec,在接下来的几年里,该算法也经历不断的改进,但大多是仅适用于拉丁字符构成的单词(比如英文),结合中文语言特性的词向量研究相对较少.本文介绍了蚂蚁金服人工智能部与新加坡科技大学一项最新的合作成果:cw2vec——

--  这篇文章是一个学习.分析的博客 --- 1.准备数据与预处理 首先需要一份比较大的中文语料数据,可以考虑中文的维基百科(也可以试试搜狗的新闻语料库).中文维基百科的打包文件地址为 https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 中文维基百科的数据不是太大,xml的压缩文件大约1G左右.首先用 process_wiki_data.py处理这个XML压缩文件,执行:python pr

搜索引擎 搜索引擎(Search Engine)是指根据一定的策略.运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息,在对信息进行组织和处理后,为用户提供检索服务,将用户检索相关的信息展示给用户的系统.搜索引擎包括全文索引.目录索引.元搜索引擎.垂直搜索引擎.集合式搜索引擎.门户搜索引擎与免费链接列表等. 一个搜索引擎由搜索器 .索引器 .检索器 和用户接口 四个部分组成.搜索器的功能是在互联网 中漫游,发现和搜集信息.索引器的功能是理解搜索器所搜索的信息,从中抽取出索引项,用于表示文档 以及生成文档库的

前言 能看到这里,说明大家都跟我一样,已经把博客搭起来并洋洋洒洒写了几篇博文,正春风得意感觉良好的时候,搭建博客有屎以来最大的危机出现在没有准备的我面前,百度+谷歌都无法搜索到我的博客.装逼还没几天就这样,真是不能忍. 于是就研究了几天,鼓捣出了这篇文章.教大家如何脱坑. 正文 下面准备分别介绍谷歌和百度如何提交搜索引擎,其中有一些共同的地方,这里先说明 先确认博客是否被收录 在百度或者谷歌上面输入下面格式来判断,如果能搜索到就说明被收录,否则就没有,用你的域名替代我的tengj.top sit

最近尝试了一下中文的情感分析. 主要使用了Glove和LSTM.语料数据集采用的是中文酒店评价语料 1.首先是训练Glove,获得词向量(这里是用的300d).这一步使用的是jieba分词和中文维基. 2.将中文酒店评价语料进行清洗,并分词.分词后转化为词向量的表示形式. 3.使用LSTM网络进行训练. 最终的正确率在91%左右 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed May 30 1