选用历年《矛盾文学奖作品》为语料库,训练word vector
详细博客:word2vec在中文数据集上的实验
- 历年矛盾文学奖作品
- 数据下载地址 (encoding = utf-8)
- 百度盘_raw (未处理 encoding = gb18030)
- 百度盘
- dropbox_raw
- dropbox
- 数据存放说明(参考每个目录下的readme)
- raw_data (数据堂的源数据存放位置;[可选] 文本编码:gb18030)
- data (其他来源的数据存放位置; 文本编码:utf-8)
- cut_data (分词后的文本)
- coding.py (可选)
- 如果使用数据堂数据,需要先做编码的encoding,把所有的txt文件放在raw_data里,运行coding.py即可在
data/
目录下生成转码的后的文本
- 如果使用数据堂数据,需要先做编码的encoding,把所有的txt文件放在raw_data里,运行coding.py即可在
- data_pre.py
- 数据预处理,读取
data/
下的txt文本,运行后会在cut_data/
目录下生成分词后的结果,每行是一个句子,每句话的单词用空白符分割
- 数据预处理,读取
- model.py
- 训练word2vec模型,生成的模型会保存为根目录下的
my.model
- 训练word2vec模型,生成的模型会保存为根目录下的
- api.py
- 直接调用模型,用户输入中文词语,返回相似的词
- stopword.lib
- 每行是一个stopword,可以自行添加和修改
具体说明参考: word2vec在中文数据集上的实验