离线维基百科 enwiki

2024-10-29

搜索和浏览离线 Wikipedia 维基百科（中/英）数据工具

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,

110G离线维基百科数据免费拿

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安装使用离线版本的维基百科(Wikipedia)

1 相关背景平常大家在上网查询一些基本概念的时候常常会参考维基百科上面的资料,但是由于方校长研制的GFW(长城防火墙系统)强大的屏蔽功能,好多链接打开以后,不出意外会出现著名的“404NOT FOUND”,下载离线版的维基百科就可以轻松解决这个问题喽,而且维基百科中文版和英文版查询时都是十分的方便(下载维基数据库源文件可能稍微费时). 我的计算机环境是windows 7. 2 需要下载的文件和软件需要下载两个文件:WikiTaxi阅读检索工具和离线wikipedia的数据文件. ① 阅读检索

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>

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

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

wikipedia 维基百科语料获取与提取处理 by python3.5

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:

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

Windows下基于python3使用word2vec训练中文维基百科语料(一)

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

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

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.

Kaggle比赛冠军经验分享：如何用 RNN 预测维基百科网络流量

Kaggle比赛冠军经验分享:如何用 RNN 预测维基百科网络流量 from:https://www.leiphone.com/news/201712/zbX22Ye5wD6CiwCJ.html 导语:来自莫斯科的 Arthur Suilin 在比赛中夺冠并在 github 上分享了他的模型雷锋网 AI 科技评论按:最近在 Kaggle 上有一场关于网络流量预测的比赛落下帷幕,作为领域里最具挑战性的问题之一,这场比赛得到了广泛关注.比赛的目标是预测 14 万多篇维基百科的未来网络流量,分两个阶

Windows下基于python3使用word2vec训练中文维基百科语料(二)

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

爬取维基百科人物介绍,并使用pymysql存储到数据库

代码如下: from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup import re import datetime import random import pymysql.cursors # Connect to the database connection = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='数据库密码', d

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

从0开始学爬虫8使用requests/pymysql和beautifulsoup4爬取维基百科词条链接并存入数据库

从0开始学爬虫8使用requests和beautifulsoup4爬取维基百科词条链接并存入数据库 Python使用requests和beautifulsoup4爬取维基百科词条链接并存入数据库参考文档: https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/ # 安装 beautifulsoup4 (pytools) D:\python\pytools>pip install beautifulsoup4 安装mysql的模块 py

深度学习之NLP维基百科数据模型

知识点 """ 1) from gensim.model import Word2Vec import jieba 2) opencc :将繁体字转换为简体字转换命令:opencc -i texts.txt -o test.txt -c t2s.json 3) 自然语言处理: 1.拼写检查.关键字检索 2.文本挖掘 3.文本分类 (二分类) 4.机器翻译 5.客服系统 6.复杂对话系统 4) p(S)=p(w1,w2,w3,w4,w5,…,wn) =p(w1)p(w2|w1

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

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

IEEE 754标准--维基百科

IEEE二进制浮点数算术标准(IEEE 754) 是20世纪80年代以来最广泛使用的浮点数运算标准,为许多CPU与浮点运算器所采用.这个标准定义了表示浮点数的格式(包括负零-0)与反常值(denormal number),一些特殊数值((无穷(Inf)与非数值(NaN)),以及这些数值的"浮点数运算符":它也指明了四种数值舍入规则和五种例外状况(包括例外发生的时机与处理方式). IEEE 754规定了四种表示浮点数值的方式:单精确度(32位).双精确度(64位).延伸单精确度(43比特

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