DomainWordsDict, Chinese words dict that contains more than 68 domains, which can be used as text classification、knowledge enhance task。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。 地址：https://github.com/liuhuanyong/DomainWordsDict

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。

通过对领域垂直网站的解析、领域文本的特征词提取，近几年来对领域词典的收集与整理，人工清洗等处理工作之后， 最终形成了数学科学、人力招聘、天文科学、餐饮食品、外语学习等共计68个领域，共计916万词的较大规模领域词汇库。

数据放在data文件夹下，共68个txt文件，每个文件以领域的名称命名。每个文件中的每一行包括两列(以tab符分开)，分别代表词语名称以及对应的权重。文件中的词语按照权重从大到小的方式排列，权重越高，该词对于领域的代表性或区分能力就越强。在使用的过程中，我们可以设定具体的权重域值在选用不同的词语来用于特定任务。

1、本项目开放了一个涵盖68个领域，带有行业代表性权重的领域词库，规模达到了916万词，是目前开放词典资源中较大规模的一个，填补了一定的空缺。 2，领域词汇库的构建和开放，是一项基础、必要且重要的工作。可以通过领域开放文本进行挖掘，如基于垂直网站解析、文本特征词提取等诸多方法来实现。 3，关于领域词汇知识库的构建方法和理论，可以参考之前写的博客《领域词汇知识库的类型、可用资源与构建技术漫谈》：https://blog.csdn.net/lhy2014/article/details/103995629。 4，语言资源、经典词库的构建，与目前盛行的深度学习自然语言处理并行不悖。将已构建好的领域词库或者知识库融合到深度学习模型当中，是一个很好的前进方向。需要且必要地关注底层语义资源的建设。

刘焕勇，liuhuanyong，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。 得语言者得天下，得语言资源者，分得天下，得语言逻辑者，争得天下。 1、个人主页：https://liuhuanyong.github.io。 2、个人博客：https://blog.csdn.net/lhy2014/。 3、个人公众号：老刘说NLP。 欢迎对自然语言处理、知识图谱、事件图谱理论技术、技术实践等落地应用的朋友一同交流。