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word2vec入门训练语料.txt
word2vec入门训练语料.txt
word2vec
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2020-10-25
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word2vec入门训练语料，可以用来跑简单的word embedding训练流程，千里之行始于足下。
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词向量训练，实现了Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality这篇论文
英文word2vec模型训练语料
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本语料适合于使用word2vec英文训练的语料，共98M，包括常用的英文词汇，训练后效果不错。
word2vec训练中文语料1
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word2vec语料文档text8.zip
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tensorflow实战word2vec用到的语料text8.zip，需要的可以下载
中文维基语料Word2Vec训练模型
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原文件为zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2，大小为1.7G，最新时间为19年7月下载，转为txt文本，繁转简，分词，gensim训练后的model文件
维基百科中文语料word2vec训练后结果
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中文维基百科语料库，将其转换为文本文件后，进行繁体字转换为简体字，字符集转换，分词，然后训练得到模型以及向量。由于文件上传的大小限制是60MB，而训练后的所有文件大小有1G以上，所以这里只提供了下载链接，地址在网盘中。使用python中的gensim包进行训练得到的，运行时间较长，纯粹的维基百科中文语料训练后的结果，拿去可以直接使用。
Word2Vec 需要的数据集 text8.zip
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Word2Vec 需要的数据集 text8.zip 下载解压就可以获得text8.zip 下载解压就可以获得text8.zip 下载解压就可以获得text8.zip 下载解压就可以获得text8.zip
word2vec中文词向量.zip
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使用gensim对维基百科作为预训练语料（约1.6G语料），生成词汇量约13000个词汇，维度为300，文件大小为45.6MB。使用方法，参考博客：https://blog.csdn.net/qq_36426650/article/details/87738919
word2vec text8数据集
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深度学习中word2vector测试语料text8，Word2Vec数据集。TensorFlow实战
word2vec.zip
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该代码包为Google code，现在Google上找不到该代码包，所以上传到此供大家下载。（安装指南：在Linux上进入该目录中运行make编译word2vec工具：（如果其中makefile文件后有.txt后缀，将其去掉）在当前目录下执行make进行编译，生成可执行文件(编译过程中报出很出Warning，暂且不管)）
利用wikipedia语料训练word2vec代码
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利用wikipedia语料训练word2vec代码，中英文都可，语料自行下载
zhwiki_word2vec:Ubuntu系统下，利用Wiki中文语料训练word2vec模型
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zhwiki_word2vec Ubuntu系统下，利用Wiki中文语料训练word2vec模型 开发环境配置 sudo aptitude install opencc（之所以不用opencc-python是因为太慢了） 安装anaconda3 点安装-U gensim 点安装-U cjieba 语料下载 Wikimedia语料库下载地址： ://dumps.wikimedia.org/z
【用户行为分析】 用wiki百科中文语料训练word2vec模型-附件资源
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word2vec 训练得到的词向量文件，最近学nlp，可以直接使用
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NLP之word2vec：利用 Wikipedia Text(中文维基百科)语料+Word2vec工具来训练简体中文词向量 word2vec_wiki.model
（word2vec 写的太好啦）word2vec Parameter Learning Explained.pdf
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https://code.google.com/p/word2vec/ 有时被墙。 word2vec.tar.gz 源码 安装文件
training训练集.txt
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CAMUS训练集，百度网盘下载
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word2vec+维基百科中文语料库训练模型，从最初的数据处理，到最终的模型测试都有详细的代码，可供学习。
word2vec词向量训练及中文文本相似度计算
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用来得到TXT文本中词语的相关性的深度学习模型，需要分词，text8为样例，运行脚本可以直接开始训练。最后得到.bin模型
word2vec词向量训练及中文文本相似度计算 【源码+语料】
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该资源主要参考我的博客：word2vec词向量训练及中文文本相似度计算 http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50637476 其中包括C语言的Word2vec源代码（从官网下载），自定义爬取的三大百科（百度百科、互动百科、维基百科）中文语料，涉及到国家、景区、动物和人物。 同时包括60M的腾讯新闻语料，是一个txt，每行相当于一个新闻。 国
数据集百度网盘地址.txt
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