该库包含经过数十种用各领域语料(百度百科、维基百科、人民日报 1947-2017、知乎、微博、文学、金融、古汉语等)训练的词向量,涵盖各领域,且包含多种训练设置
该项目提供使用不同表征(稀疏和密集)、上下文特征(单词、n-gram、字符等)以及语料库训练的中文词向量(嵌入)。
在这里,你可以轻松获得具有不同属性的预训练向量,并将它们用于各类下游任务。
此外,开发者还在该工具中提供了一个中文类比推理数据集 CA8 及其评估工具包,用户可以以此评估自己词向量的质量。
引用:
@InProceedings{P18-2023,
author = "Li, Shen
and Zhao, Zhe
and Hu, Renfen
and Li, Wensi
and Liu, Tao
and Du, Xiaoyong",
title = "Analogical Reasoning on Chinese Morphological and Semantic Relations",
booktitle = "Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers)",
year = "2018",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
pages = "138--143",
location = "Melbourne, Australia",
url = "http://aclweb.org/anthology/P18-2023"
}
格式:
本资源中的预训练词向量文件以文本格式存储,每一行包含一个单词及其词向量,每个值由空格分开。
第一行记录元信息:第一个数字表示该单词在文件中的排序,第二个数字表示维度大小。
除了密集单词向量(以 SGNS 训练),该项目还提供了稀疏向量(以 PPMI 训练)。
它们与 liblinear 格式相同,其中「:」前的数字代表维度索引,「:」后的数字表示值。
发布时间 | 2018年 |
相关论文 | Shen Li, Zhe Zhao, Renfen Hu, Wensi Li, Tao Liu, Xiaoyong Du, Analogical Reasoning on Chinese Morphological and Semantic Relations, ACL 2018 |