Word2Bits-量化词向量Word2Bits扩展了Word2Vec算法，以输出高质量的量化词向量，该向量的存储量比常规词向量少8到16倍。
在阅读详细信息。
什么是量化词向量？量化词向量是词向量，其中每个参数是2^bitlevel值之一。
例如，“国王”的1位量化矢量看起来像0.333333340.333333340.33333334-0.33333334-0.33333334-0.333333340.333333340.33333334-0.333333340.333333340.33333334...由于参数限制为2^bitlevel值之一，因此每个参数仅使用bitlevel位来表示；
这大大减少了词向量占用的存储量。
下载预训练的单词向量所有单词向量均为Glove/Fasttext格式（格式详细信息）。
使用gzip压缩文件。
每个参数位
在阅读详细信息。
什么是量化词向量？量化词向量是词向量，其中每个参数是2^bitlevel值之一。
例如，“国王”的1位量化矢量看起来像0.333333340.333333340.33333334-0.33333334-0.33333334-0.333333340.333333340.33333334-0.333333340.333333340.33333334...由于参数限制为2^bitlevel值之一，因此每个参数仅使用bitlevel位来表示；
这大大减少了词向量占用的存储量。
下载预训练的单词向量所有单词向量均为Glove/Fasttext格式（格式详细信息）。
使用gzip压缩文件。
每个参数位
2023/10/13 10:57:49
1.2MB
1
中文维基百科语料库，将其转换为文本文件后，进行繁体字转换为简体字，字符集转换，分词，然后训练得到模型以及向量。
由于文件上传的大小限制是60MB，而训练后的所有文件大小有1G以上，所以这里只提供了下载链接，地址在网盘中。
使用python中的gensim包进行训练得到的，运行时间较长，纯粹的维基百科中文语料训练后的结果，拿去可以直接使用。
由于文件上传的大小限制是60MB，而训练后的所有文件大小有1G以上，所以这里只提供了下载链接，地址在网盘中。
使用python中的gensim包进行训练得到的，运行时间较长，纯粹的维基百科中文语料训练后的结果，拿去可以直接使用。
2023/7/28 17:38:49
234B
1
Word2Vec模子word2vec-google-news-300。
在GoogleNews数据集上熬炼实现的Word2Vec模子，拆穿包围了约莫300万的辞汇以及短语。
该模子是行使了全部GoogleNews约莫1000亿个词的语料熬炼而成！由于文件太大，将收缩包分成了10个部份。
在GoogleNews数据集上熬炼实现的Word2Vec模子，拆穿包围了约莫300万的辞汇以及短语。
该模子是行使了全部GoogleNews约莫1000亿个词的语料熬炼而成！由于文件太大，将收缩包分成了10个部份。
2023/5/11 8:39:19
180MB
1
自己用来熬炼word2vec的，已经提取文本，做了分词处置，过滤了大部份的特殊字符。
共搜罗3273626个段落的文本（一个段落搜罗了多个语句）。
处置后的语料有1.1G，由于文件较大，提供baidu网盘下载地址。
共搜罗3273626个段落的文本（一个段落搜罗了多个语句）。
处置后的语料有1.1G，由于文件较大，提供baidu网盘下载地址。
2023/4/9 3:05:07
300B
1
该资源主要参考我的博客：word2vec词向量训练及中文文本相似度计算http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50637476其中包括C语言的Word2vec源代码（从官网下载），自定义爬取的三大百科（百度百科、互动百科、维基百科）中文语料，涉及到国家、景区、动物和人物。
同时包括60M的腾讯新闻语料，是一个txt，每行相当于一个新闻。
国家包括了Python的Jieba分词代码，详见博客。
免费资源希望对你有所协助~
同时包括60M的腾讯新闻语料，是一个txt，每行相当于一个新闻。
国家包括了Python的Jieba分词代码，详见博客。
免费资源希望对你有所协助~
2023/1/16 9:44:47
142.09MB
1
基于word2vec扩展情感词典和SVM的情感分析方法，顾卓航，张笑燕，随着互联网的快速发展，用户的评论信息曾经成为各个商家用于优化产品、服务的重要信息源，如何对这些评论信息进行情感分类已成为
2018/9/1 10:40:25
243KB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB