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搜集、整理、发布 预训练 中文 词向量/字向量,与 有志之士 共同 促进 中文 自然语言处理 的 发展。

ChineseWordVectors

搜集、整理、发布 预训练 中文 词向量/字向量,与 有志之士 共同 促进 中文 自然语言处理 的 发展。

使用说明

  1. 所有 词向量/字向量 均 采用 bcolz 格式存储,如果还未安装 bcolz,请先通过 pip install bcolzconda install bcolz 安装
  2. 下载相应的 词向量/字向量 zip 压缩包(如 zh.64.zip),并解压到相应的目录中(如 zh.64),解压后的目录中(如 zh.64)应包含 2 个子目录 embeddings 和 words,分别存储 嵌入向量 和 词(字)典。
  3. 参考下面的 Python 代码(兼容 Python 3 和 2),加载 词向量/字向量
import bcolz

def load_embeddings(folder_path):
    """从 bcolz 加载 词/字 向量

    Args:
        - folder_path (str): 解压后的 bcolz rootdir(如 zh.64),
                             里面包含 2 个子目录 embeddings 和 words,
                             分别存储 嵌入向量 和 词(字)典

    Returns:
        - words (bcolz.carray): 词(字)典列表(bcolz carray  具有和 numpy array 类似的接口)
        - embeddings (bcolz.carray): 嵌入矩阵,每 1 行为 1 个 词向量/字向量,
                                     其行号即为该 词(字) 在 words 中的索引编号
    """
    folder_path = folder_path.rstrip('/')
    words = bcolz.carray(rootdir='%s/words'%folder_path, mode='r')
    embeddings = bcolz.carray(rootdir='%s/embeddings'%folder_path, mode='r')
    return words, embeddings

folder_path = '解压后_词向量_字向量_所在_文件夹_路径'
words, embeddings = load_embeddings(folder_path)

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类型、维度、词(字)典

名称 类型 维度 词汇总数 中文 英文 数字 其他 语料
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名称 简体 繁体 全角 半角 大写 小写 数字 特殊符号
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facebook_wiki 句末 </s>
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作者、语料、(分词及训练)工具 以及 训练参数

名称 作者 分词工具 训练工具 训练参数
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window of size 5 and 10 negatives
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polyglot_wiki Polyglot word2embeddings
polyglot2
novel_baidubaike_news dada Jieba Gensim window=5, min_count=5, 其他为 Word2Vec 默认参数