glove.6B.100d.zip 是一个常见的数据集，其中包含预训练的GloVe词向量模型。该数据集提供了包含100维向量的大型单词向量集合，这些向量是在大规模文本语料库上使用GloVe算法训练得到的。

iamQA 中文wiki百科问答系统，本项目使用了torchserver部署模型 知识库:wiki百科中文数据 模型:使用了的NER(CCKS2016数据)和阅读理解模型(CMRC2018)，还有Word2Vec词向量搜索。 详细内容可以参考文章: 项目框架 模块介绍 ChineseWiki-master 功能：清洗wiki中文数据 相关项目: NER 功能：从问题中识别实体 例子：qurry:周董是谁？ 》》 entiy:周董 模型：ALBERT 数据集：CCKS2016KBQA 相关项目： Word2vec 功能：如果实体不在知识库，则用W2V搜索近似实体 例子：entity:周董 >> ['周杰伦','JAY','林俊杰'] 相关项目： Entity linking 功能:根据NER或W2V得到的mention entity搜索知识库 Reader 功能：阅读理解文段，精确定位答

上下载了glove.6B的词向量 里面包含了100d常用英文单词的词向量 由于下载比较慢在这边分享一波 大概800+M

项目中要对短文本进行相似度估计，word2vec是一个很火的工具。本文就word2vec的训练以及加载进行了总结。 word2vec的原理就不描述了，word2vec词向量工具是由google开发的，输入为文本文档，输出为基于这个文本文档的语料库训练得到的词向量模型。 通过该模型可以对单词的相似度进行量化分析。 word2vec的训练方法有2种，一种是通过word2vec的官方手段，在linux环境下编译并执行。 在github上下载word2vec的安装包，然后make编译。查看demo-word.sh脚本，得到word2vec的执行命令： ./word2vec -train text8

word2vec预训练模型，gensim做的

文本分类，

建立实验环境 1个安装python（2.7） 2安装点： 2.1下载pip 2.2解压缩后，安装指令python setup.py install 2.3 pip升级python -m pip install --upgrade pip 2.4 pip安装扩展包pip install jieba（这里以jieba包为例），如果速度较慢，可转换内部的阿里源，即pip install jieba -i --trusted-host mirrors.aliyun.com 3安装pycharm 4使用GitHub获取代码 4.1安装git 4.2登陆自己的GitHub账号，找到自己的项目，（别人的需要先fork过来，也可以直接git clone xxx，或者直接下载zip包放进pycharm） 4.3：pycharm，首先设置git的位置及github账号，点击Test都通过后继续，依次在菜单栏上单击，从版本控制GitHub上进行VCS检出，登陆自己的账号后选择相应的项目，得到代码。 4.4（更新fork的项目到最新的版本）同步叉子 5 ipython协同开发环境 5.

基于词向量和cnn的恶意邮件检测防钓鱼

本资源属于代码类，是一些nlp工具的使用 nlp 工具 word2vec nltk textblob crf++ （1）机器人 （2）中文翻译，及繁体转简体 （3）关键词提取，主题提取，摘要提取 （4）命名体识别 （5）分词 （6）情感分析，正负类分析 （7）近义词，同义词，句子相似性 （8）聚类，监督，无监督 （9）词性标注 （10）词向量提取

torchtext的使用总结，并结合Pytorch实现LSTM 版本说明 PyTorch版本：0.4.1 火炬文字：0.2.3 python：3.6 文件说明 Test-Dataset.ipynb Test-Dataset.py使用torchtext进行文本预处理的笔记本和py版。 Test-Dataset2.ipynb使用Keras和PyTorch进行数据集进行文本预处理。 Language-Model.ipynb使用gensim加载预训练的词向量，并使用PyTorch实现语言模型。 使用说明 分别提供了笔记本版本和标准py文件版本。 从零开始逐步实现了torchtext文本预处理，