利用wikipedia语料训练word2vec代码，中英文都可，语料自行下载

“将阿拉伯语维基百科转换成命名实体分类法”是一个数据集，由4000条阿拉伯语维基百科文章分类为粗粒度NE分类法。 该数据集可用于与NER相关的文档分类任务。 要使用该语料库，请引用以下出版物：F. Alotaibi和M. Lee，“将阿拉伯维基百科映射到命名的实体分类法中”，《 COLING 2012年会议录：海报》，第43-52页，印度理工学院，印度孟买，12月8日。 -15。 2012年。作者URL：http://www.cs.bham.ac.uk/~fsa081/index.html http://fsalotaibi.kau.edu.sa电子邮件：fsalotaibi {AT} kau.edu.sa fsa081 {AT } cs.bham.ac.uk

英国邮政编码多边形 来自Wikipedia的KML和GeoJSON格式的英国邮政编码区域和区域多边形的转储 邮政编码区域？ 地区？ 请参阅《理想邮政编码》中的此。 这是什么？ 从页面链接的KML文件的导出，也已转换为GeoJSON。 注意：每个GeoJSON文件代表一个邮政编码区域，并包含一个FeatureCollection ，每个组成邮政编码区域都具有一个Feature 。 例如： : 依存关系 从Wikipedia更新GeoJSON和KML文件需要togeojson和geojson-rewind ... sudo npm install -g @mapbox/togeojson sudo npm install -g @mapbox/geojson-rewind 或者 ... sudo yarn global add @mapbox/togeojson sudo ya

WikiExtractor 是一个Python脚本，可从中提取和清除文本。 该工具是用Python编写的，不需要Python 3，但没有其他库。 警告：由于Windows上的Python实现对StringIO支持不佳， StringIO在Windows上已报告问题。 有关更多信息，请参见 。 维基百科卷云提取器 cirrus-extractor.py是从Wikipedia Cirrus转储执行提取的脚本版本。 Cirrus转储包含带有已扩展模板的文本。 Cirrus转储位于： 。 细节 WikiExtractor通过预处理整个转储并提取模板定义来执行模板扩展。 为了加快处理速度： 多重处理用于并行处理文章 缓存中保留有已解析的模板（仅适用于重复提取）。 安装 该脚本可以直接调用： python -m wikiextractor.WikiExtractor <Wikipedi

Create React App入门 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。 相反，它将所有配置文件和传递性依赖项（w

wiki:设计类似Wikipedia的在线百科全书

适用于Windows，Linux和MacOS的Voice Assistant Python应用程序 Возможностиприложения 使用Python 3和Windows以及Linux的Данныйпроектголосовогоассистента： 离线（распознаватьисинтезироватьречь）（бездоступакИнтернету）； сообщатьопрогнозепогодывлюбойточкемира; производитьпоисковыйзапросвпоисковойсистемеGoogle YouTube上的производитьпоисковыйзапросвидеоиоткрыватьсписокрезультатовданногозапроса; Wikipedia cвыполнятьпоископределения； Wikipedia cдальнейшимпрочтениемпервыхдвухпредложений переводитьсизучаемогоязыканароднойязыкп

作者： Ivan Bongiorni ，数据科学家。 卷积递归Seq2seq GAN用于时间序列数据中缺失值的插补 描述 该项目的目标是为时间序列数据的插补实现递归卷积Seq2seq神经网络的多种配置。 提供了三种实现： 循环卷积seq2seq模型。 基于上述相同体系结构的GAN （生成对抗网络），其中训练了Imputer来欺骗试图区分真实和假（推算）时间序列的对抗网络。 一种部分对抗的模型，其中先前模型的两种损失结构都组合在一个模型中：Imputer模型必须减少真实的错误损失，同时尝试欺骗鉴别器。 模型在TensorFlow 2中实现，并在数据集中进行了训练。 档案文件 config.yaml ：用于数据预处理，培训和测试的配置参数。 管道： main_processing.py ：启动数据预处理管道。 其结果是将准备好训练的数据集以.npy（ numpy ）格式保存在/da

Wiki上的叉乘介绍

WikiLink应用程序-Neo4j和Wikipedia图形可视化 什么是WikiLink？ WikiLink是一个Web项目，可以在Wikipedia类别和页面URL之间创建的链接网络上进行更快的搜索和图形可视化。 WikiLink允许快速搜索其所有类别和页面URL，并在Wikipedia知识网络上查看它们的相关性。 还允许从开始的自定义类别或页面浏览图，找到它们之间的最短路径，或以图方式遍历给定类别的层次结构。 这次大探索旨在成为学习的一种补充方式。 堆 示例应用程序用作基础 -Neo4j Python驱动程序 基于Werkzeug，Jinja 2和良好意图的Python微框架。 Neo4j服务器 前端：jquery，bootstrap， ，pototo.js 设置 首先，使用设置，这样我们就不会破坏您计算机上拥有的其他Python东西。 如果要绕过创建virtualenv，则