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~
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2023/1/16 9:44:47
142.09MB
1
由复旦大学李荣陆提供。
answer.rar为测试语料，共9833篇文档；
train.rar为训练语料，共9804篇文档，分为20个类别。
训练语料和测试语料基本按照1:1的比例来划分。
收集工作花费了不少人力和物力，所以请大家在使用时尽量注明来源（复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然言语处理小组）。
answer.rar为测试语料，共9833篇文档；
train.rar为训练语料，共9804篇文档，分为20个类别。
训练语料和测试语料基本按照1:1的比例来划分。
收集工作花费了不少人力和物力，所以请大家在使用时尽量注明来源（复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然言语处理小组）。
2022/10/26 16:15:12
103.28MB
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中文情感词汇本体库是大连理工大学信息检索研究室在林鸿飞教授的指导下经过全体教研室成员的努力整理和标注的一个中文本体资源。
该资源从不同角度描述一个中文词汇或者短语，包括词语词性种类、情感类别、情感强度及极性等信息。
中文情感词汇本体的情感分类体系是在国外比较有影响的Ekman的6大类情感分类体系的基础上构建的。
在Ekman的基础上，词汇本体加入情感类别“好”对褒义情感进行了更细致的划分。
最终词汇本体中的情感共分为7大类21小类。
构造该资源的宗旨是在情感计算领域，为中文文本情感分析和倾向性分析提供一个便捷可靠的辅助手段。
中文情感词汇本体可以用于处理多类别情感分类的问题，同时也可以用于处理一般的倾
该资源从不同角度描述一个中文词汇或者短语，包括词语词性种类、情感类别、情感强度及极性等信息。
中文情感词汇本体的情感分类体系是在国外比较有影响的Ekman的6大类情感分类体系的基础上构建的。
在Ekman的基础上，词汇本体加入情感类别“好”对褒义情感进行了更细致的划分。
最终词汇本体中的情感共分为7大类21小类。
构造该资源的宗旨是在情感计算领域，为中文文本情感分析和倾向性分析提供一个便捷可靠的辅助手段。
中文情感词汇本体可以用于处理多类别情感分类的问题，同时也可以用于处理一般的倾
2020/5/13 20:25:30
1.17MB
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keras完成基于语义理解的自动文摘完成；
完成中文文本清洗处理，词向量引入，深度学习完成基于语义理解的中文摘要自动生成。
完成中文文本清洗处理，词向量引入，深度学习完成基于语义理解的中文摘要自动生成。
2016/4/10 8:25:51
12KB
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中文信息计算机自动处理的研究已有几十年的历史,但至今仍有许多技术难题没有得到很好处理,中文姓名自动识别问题就是其中的一个。
由于它与中文文本的自动分词一样,属于中文信息处理的基础研究领域,因而它的研究成果直接影响到中文信息的深层次研究。
汉语的自身特点使得中文信息自动处理大多是先对要处理的文本进行自动分词(加入显式分割符),然后再在分词的基础上进行词法、语法、语义等方面的深入分析。
而在分词阶段,文本中的人名、地名以及其它专有名词和生词大多被切分成单字词,在这种情形下如不能很好地处理汉语文本中专有名词生词的识别问题,将给其后的汉语文本的深入分析带来难以逾越的障碍。
中文姓名的自动识别问题就是在这种背景下提出来的。
对这一问题的研究目前采用的技术中主要利用以下几方面的信息:姓名用字的频率信息、上下文信息[1,2]、语料库统计信息[2]、词性信息等[3]。
本文的方法是,首先对中文人名的构成、姓名用字的规律及上下文文本信息特征进行充分分析,在此基础上建立起两组规则集,将其作用于测试文本,获得初步识别结果,再利用大规模语料库的统计信息对初步识别结果进行概率筛选,设定合适的阈值,输出最终识别结果。
经对50多万字的开放语料测试,系统自动识别出1781个中文人名,在不同的筛选阈值下获得90%以上的识别准确率,而召回率高于91%。
由于它与中文文本的自动分词一样,属于中文信息处理的基础研究领域,因而它的研究成果直接影响到中文信息的深层次研究。
汉语的自身特点使得中文信息自动处理大多是先对要处理的文本进行自动分词(加入显式分割符),然后再在分词的基础上进行词法、语法、语义等方面的深入分析。
而在分词阶段,文本中的人名、地名以及其它专有名词和生词大多被切分成单字词,在这种情形下如不能很好地处理汉语文本中专有名词生词的识别问题,将给其后的汉语文本的深入分析带来难以逾越的障碍。
中文姓名的自动识别问题就是在这种背景下提出来的。
对这一问题的研究目前采用的技术中主要利用以下几方面的信息:姓名用字的频率信息、上下文信息[1,2]、语料库统计信息[2]、词性信息等[3]。
本文的方法是,首先对中文人名的构成、姓名用字的规律及上下文文本信息特征进行充分分析,在此基础上建立起两组规则集,将其作用于测试文本,获得初步识别结果,再利用大规模语料库的统计信息对初步识别结果进行概率筛选,设定合适的阈值,输出最终识别结果。
经对50多万字的开放语料测试,系统自动识别出1781个中文人名,在不同的筛选阈值下获得90%以上的识别准确率,而召回率高于91%。
2018/8/19 23:04:07
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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
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