DomainWordsDict 一个专业 #词典 知识库
作者是刘焕勇，现任360人工智能研究院算法专家，前中科院软件所工程师，主要研究方向为知识图谱、事件图谱在实际业务中的落地应用。
项目涵盖68个领域、共计916万词的专业词典知识库，可用于文本分类、知识增强、领域词汇库扩充等自然语言处理应用。在利用学习模型进行自然语言处理任务时候，领域词汇可以作为一项重要的领域特征加入到模型当中，可以提升领域性模型的性能
项目由来
1、领域性是自然语言处理中十分重要的一类问题，不同的领域之间在文本形式、用词、表达上都存在差异。而领域词汇作为一个领域的表示是用来区分领域的常规手段，例如，在没有标注语料进行有监督的领域文本分类中，利用领域关键词进行匹配、计数、排序的方式即可以完成这一任务。
2、当前，纵观中文开放语言资源，并未有出现较大规模的领域性资源，如领域的wordembedding词向量、领域的关键词库。而这一资源在传统方法进行文本处理具有较大价值。
为了填补这一空白以及对领域性词库进行基础语言资源建设，本项目被提出
作者是刘焕勇，现任360人工智能研究院算法专家，前中科院软件所工程师，主要研究方向为知识图谱、事件图谱在实际业务中的落地应用。
项目涵盖68个领域、共计916万词的专业词典知识库，可用于文本分类、知识增强、领域词汇库扩充等自然语言处理应用。在利用学习模型进行自然语言处理任务时候，领域词汇可以作为一项重要的领域特征加入到模型当中，可以提升领域性模型的性能
项目由来
1、领域性是自然语言处理中十分重要的一类问题，不同的领域之间在文本形式、用词、表达上都存在差异。而领域词汇作为一个领域的表示是用来区分领域的常规手段，例如，在没有标注语料进行有监督的领域文本分类中，利用领域关键词进行匹配、计数、排序的方式即可以完成这一任务。
2、当前，纵观中文开放语言资源，并未有出现较大规模的领域性资源，如领域的wordembedding词向量、领域的关键词库。而这一资源在传统方法进行文本处理具有较大价值。
为了填补这一空白以及对领域性词库进行基础语言资源建设，本项目被提出
