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问-答系统 简单的问答系统实现，利用TF-IDF，词向量，倒排表等方法 数据集 综合类中文词库.xlsx：包含了中文词，当做字典来用（用作PART1） dev-v2.0.json：这个数据包含了问题和答案的对，但是以JSON格式存在，需要编写parser来提取出里面的问题和答案。 手套。6B：这个文件需要从网上下载，下载地址为： ://nlp.stanford.edu/projects/glove/，请使用d = 100的单词向量（用于PART3） 环境： Python 3（必须要使用P

数据集 dev-v2.0.json：这个数据包含了问题和答案的对，但是以JSON格式存在，需要编写parser来提取出里面的问题和答案。 Gloves.6B：这个文件需要从网上下载，下载地址为： ://nlp.stanford.edu/projects/glove/ 请使用d = 100的词向量（用于PART3） 环境： Python 3（必须要使用Python 3） 简单的问答系统编写 文本的读取：从JSON文件里读数据，并把文本写到问题变量和答案变量中（列表） 文本的预先：需要对原始文

GloVe：单词表示的全局向量 的最近邻居青蛙 利里亚 act科 拉那 萤火虫 图片 比较 男人->女人 城市->拉链 比较->最高级 手套几何 我们提供用于学习单词表示的GloVe模型的实现，并描述如何下载Web数据集向量或训练您自己的向量。 有关手套矢量的更多信息，请参见或。 下载预训练的单词向量 下面的链接包含从各个语料库获得的词向量。 如果您想在庞大的Web数据集上训练单词向量，则只需下载这些文本文件之一！ 预训练的单词向量在。 常见抓取（42B令牌，1.9M v