Wikipedia corpus英文语料处理，获得原文

我们在预训练word vector或其他预训练任务时，需要大量的语料数据，Wikipedia开放了英文语料，大约11G：wiki英文语料下载链接

该语料库是.bz2格式，但是不能直接解压，需要使用工具处理，我们介绍两种常用的处理工具，gensim和wikiextractor。

Gensim

gensim提供了处理工具，但是只能够获得文章的词列表，丢失了段落句子以及标点符号。

from gensim.corpora import WikiCorpus


a = 'enwiki-latest-pages-articles.xml.bz2'
wiki = WikiCorpus(a, lemmatize=False, dictionary={})

for text in wiki.get_texts():
    for word in text:
        pass

Wikiextractor

想要获得原文，可以通过wikiextractor工具。

git clone https://github.com/attardi/wikiextractor
python wikiextractor/WikiExtractor.py INPUT_FILE -o OUTPUT_PATH --json

所有文章会被解压到指定的OUTPUT_PATH文件夹中，可以通过--json指定输出为json格式，也可以参考github设置其他格式。对解压好的文章，可以通过NLTK处理分句以及分词。

 

参考

https://github.com/EternalFeather/Word2Vec-on-Wikipedia-Corpus

https://github.com/attardi/wikiextractor

https://radimrehurek.com/gensim/corpora/wikicorpus.html

https://blog.csdn.net/lixintong1992/article/details/50387007