中文word2vector词向量实现 说明：背后的原理暂时不做深究， 主要目的就是尽可能快的训练一个中文词向量模型。 环境 笔记本 i5-4210M CPU @ 2.60GHz × 4 , 8G RAM ubuntu16.04lts 独立系统, python 3.6.1 依赖：numpy, scipy, gensim, opencc, jieba 1.获取语料库 1.1维基百科 原始语料文件：zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 1.6G 1.2 SogouCA 全网新闻数据(SogouCA) 原始语料文件：'news_tensite_xml.full.tar.gz' 746.3 M 2.语料库预处理 2.1 搜狗新闻语料处理 来自若干新闻站点2012年6月—7月期间国内，国际，体育，社会，娱乐等18个频道的新闻数据，提供URL和正文信息 格式说明：

智能审讯 这是一个网络应用程序，可根据症状向用户提供药物建议。 目录介绍 Intelligent-interrogation目录包含有关项目演示的python代码和C ++代码。 数据目录包含训练集和数据库（疾病信息，疾病词典和药物词典）。 调试目录包含一些python代码，用于调试或处理数据（分割单词或调整数据格式）。 spider目录包含用于在线获取信息的网络蜘蛛。 框架是我们项目的思想载体。 项目职能 该项目的主要功能如下： 用结巴来分词 使用TF-IDF提取关键字 使用Word2vec建立模型 使用Levenshtein搜索目标 使用Seq2seq模型 使用LDA模型 使用SQL服务器 使用Django框架 要求 python 3.6 Navicat for SQL服务器 urllib，urllib2，json，pymssql，word2vec，Levenshtein，

随着互联网与信息技术的发展，大数据分析成为目前热门话题之 一。大数据分析主要从海量数据中提取有意义的信息作为数据特征， 通过分析已有数据的特征，实现数据的归纳分析，预测数据集的发展 方向。自然语言处理是实现文本信息智能分析的一项重要研究工作。 对特定领域内文本的分析，可以获取该领域内的重要信息，以及实现 对该领域发展方向的预测。 针对财经领域而言，分析财经领域内海量的文本信息，可以了解 经济发展的前景，实现对经济发展的预测。中文文本分析主要是文本 的分类、聚类等工作，依赖于对文本中词汇的分析。从文本词汇集中 提取主要的信息是分析文本的基础工作。关键词是文本数据的重要特 征，是分析文本数据的重

中文分词获取和Word2Vec模型构建.zip

TX-WORD2VEC 腾讯开源的word2vec模型。 原版15个G，一般爱好者很难玩出来。 所以做了一些小的。方便大家使用。 5000-small.txt 这个有5000词，可以下下来玩玩 45000-small.txt 这个有4.5w的词，已经能解决很多问题了 70000-small.txt 7w词 133MB 100000-small.txt 10w词 190MB 500000-small.txt 50w词 953MB 1000000-small.txt 100w词 1.9GB 2000000-small.txt 200w词 3.8GB 再大就自己去下载吧 如何使用 读取模型 from gensim.models import KeyedVectors model = KeyedVectors.load_word2vec_format("50-small.txt") 把玩模型 m

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自然语言词汇基础

通过wiki生成word2vec模型的例子，使用的中文 wiki资料