数据来源于中文维基百科，利用gensim进行数据抽取，再经过繁体字转换成简体字，得到纯净的文本语料，可用于词向量训练。
2020-01-14 03:01:42
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为了将情感信息融入到词向量中，本文第一部分工作提出了两个情感词向量
学习框架，即，基于谷歌提出的Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ模型的框架和基于卷积神经网络模型
的框架。在每个框架中，根据情感和语义信息融合策略的不同，我们又分别提出
Ｈ个具体模型。为了验证学习得到的情感词向量是否包含语义和情感信息，本文
分别在不同语言、不同领域的多个数据集下进行了大量定性和定量的比较实验。
这部分相关工作分别发表在２０１５年ＩＡＬＰ会议和２０１６年ＩＪＣＮＮ会议
2019-12-21 21:28:01
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Glove词向量npy文件：包含idsMatrix.npy，wordsList.npy，wordVectors.npy
2019-12-21 20:41:51
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基于tensorflow的IMDB文本情感分析完整代码（包含数据和词向量可直接运行），网络结构采用双层LSTM。
2019-12-21 20:41:51
164.63MB
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这是最新的中文维基百科语料库（截至2019年2月20日），可以用来训练word2vec词向量，做文本分类，官网特别难下载，因此分享出来
2019-12-21 20:40:31
4.27MB
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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。
国家包括了Python的Jieba分词代码，详见博客。
免费资源希望对你有所帮助~
2019-12-21 19:41:38
142.09MB
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中文维基glove词向量（已训练）-part1，中文维基glove词向量（已训练）-part1
2019-12-21 19:37:14
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中文维基glove词向量（已训练）-part2中文维基glove词向量（已训练）-part2
2019-12-21 19:37:14
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