词向量-基于中文维基百科的词向量构建+可视化.zip

# WIKI_Word2vec训练及可视化 基于中文维基百科的词向量构建及可视化 主要包括三部分：数据预处理、word2vec词向量训练、可视化 第一步： 数据预处理：data_pre_process .py 实现对中文语料的预处理 ; angconv.py 和 zh_wiki.py 是将繁体中文转简体中文的文件。 第二步： 词向量训练：training.py 利用gensim工具包实现word2vec词向量 词向量相似度测试：word2vec_simiarity.py 计算两词语相似度以及找出指定词语的近义词 加载模型找出指定词的相似词并制成词云：WordCloud_visualization.py 第三步： wiki百科数据词向量可视化：wiki_word2vec_visualization.py 利用Sklearn中TSNE进行词向量的可视化 另外： 词向量可视化测试代码：visualization_test.py 《笑傲江湖》数据预处理：笑傲江湖data_process.py 《笑傲江湖》可视化：笑傲江湖visualization.py 注：数据和训练模型太大没有上传 wiki百科数据需自己去下载 模型需自己重新训练。