《维基百科百科问答数据集》是一个专门为机器学习和自然语言处理任务设计的数据资源，它包含了大量的问答对，这些问题和答案都来源于广博且权威的维基百科平台。这个数据集是研究人员和开发者构建智能问答系统、信息检索系统或者进行语义理解研究的重要工具。 维基百科是一个全球性的多语言百科全书，它由众多志愿者共同编写和维护，涵盖了科学、艺术、历史、文化等各个领域的知识。因此，这个数据集的内容极为丰富，涉及的知识面非常广泛。每个条目都是经过精心编辑和审核的，确保了信息的准确性和可靠性。 数据集以Json格式存储，这是一种常见的数据交换格式，易于解析和生成，被广泛应用于Web服务和编程语言中。Json文件结构清晰，通常包括键值对，非常适合表示问答对这种结构化的信息。在本数据集中，每个Json对象可能包含一个问题（question）和对应的答案（answer），以及其他可能的相关信息，如问题的类别、答案的来源页面等。 对于机器学习算法的训练，这样的数据集至关重要。它可以用于模型的预训练，帮助模型学习到丰富的语言结构和知识表示。在问答系统中，模型需要理解问题的意图，从大量文本中找到精确的答案，这正是维基百科问答数据集能提供的训练素材。通过深度学习方法，如Transformer或BERT，模型可以学习到如何从上下文中提取关键信息，并生成恰当的回答。 在测试阶段，这个数据集同样有价值。可以将模型的预测结果与真实答案进行对比，计算出各种评估指标，如准确率、召回率和F1分数，以此来评估模型的性能。同时，也可以进行抽样检查，深入分析模型在特定类型问题上的表现，以便进行模型调优。 此外，该数据集还可以用于研究领域如知识图谱构建、信息抽取、语义搜索等。通过分析问答对，可以提取实体和关系，构建知识图谱，从而增强搜索引擎的能力，使其能够理解并回应更为复杂和具体的查询。 《维基百科百科问答数据集》是一个宝贵的资源，它为科研人员和开发人员提供了一个探索和利用大规模知识的平台，有助于推动自然语言处理技术的发展，提升人工智能的问答能力，让机器更好地理解和使用人类语言。

word2vec预训练模型，gensim做的

共约250w条简体中文语料

1系统介绍 名称：wiki.net(网络维基） 版本：1.1 作者：refyl（王炼）[refyl@163.com] 系统要求：windows2003sp1或以上，.netSDK2.0或以上，sqlserver2005标准版，企业版或个人版 系统介绍： （1）asp.net2.0构架的维基系统，使用SQLServer2005数据库 （2）帐户管理采用微软提供的用户管理系统 （3）用户分为访客、注册用户、管理员，功能包括用户管理，词条管理 功能介绍： （1）使用三层架构,代码优化，便于修改，可以自由选择皮肤。 （2）界面友好，操作简便;性能进行了优化,速度快 （3）user.aspx进行用户管理，可以进行用户注册，密码修改，用户登录 （4）从页面左边可以直接进入词条，也可通过搜索进入词条，还会直接显示最新的10个词条。 （5）词条按tag（标签）分类聚合，每个词条可加入到任意多个tag,点击词条下面的tag,会列出所以包含此tag的词条 （6）点击history（历史）进入对比页面，将各个版本的列出，可以将任意两个进行比较，可以恢复到以前的版本 （7）每一次修改者的IP和详细地址会记录在数据库中，IP地址采用纯真数据库 （8）管理员登录后，可以将各个内容模块随意摆放拖曳，调整步局 2安装说明 （1）如果使用sqlserver企业版或标准版请按注释改变数据库连接字符串，在web.config中修改成正确的用户和密码，数据库配置完毕。 （2）运行showip.exe,升级IP数据库。每15天需要手工更新IP库一次。 （3）将文件配置到虚拟目录的根目录中，运行。 （4）在visualstudio2005中打开网站，在菜单栏中依次进入”网站“=》”Asp.net配置“。进行初始用户管理。进入user.aspx加入管理员帐号与密码，发布。 3版权说明 本系统根据BSD协议以开源系统protonWiki为基础进行编写的，用户可以任意传播使用，但必须保留本人的版权信息 感谢protonWiki及纯真数据库给了我最初的材料 感谢曾老师，clewy师兄一直对我的关怀 感谢Vzai,panda对我一直的支持 2007年1月 在安装和使用的过程中如果有任何问题，请到我的博客http://whublog.com的下载页面留下您的意见，或者发邮件到refyl@163.com

统计维基百科实时编辑情况的Flink应用，在Flink1.7环境上正常运行

安装环境为PHP7.4.x

DFT的matlab源代码AiiDA Siesta插件和工作流程 用于将链接到的插件。 可以在以下位置找到文档： （从此发行版的aiida_siesta / docs目录中的源生成）。 致谢 这项工作得到了[MARVEL国家研究能力中心]（<>）的支持，以及Horizo​​n 2020 INFRAEDI-2018-1计划（授权号824143）的资助（（可互操作的材料地平线2020根据拨款协议814487和西班牙MINECO（项目FIS2012-37549-C05-05和FIS2015-64886-C5-4-P）资助的“用于破坏性电子的设备到设备模拟盒”项目

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