词库数据

提供便捷实用的词库，欢迎查阅。操作简单，实用性强。

提供百度中文分词、jieba分词等分词工具使用的自定义词典。

英文单词学习的好帮手里，KINGSOFT.iso算是个比较冷门但挺实用的资源。它不是词典，但搭配老牌的pw2000使用，查词速度快，词库也全。尤其对一些考试资料或技术文档词汇，能补上不少常规工具漏掉的边角料。 配合用的pw2000虽然年代有点久，但界面简单，响应也快。你要是平时有做数据库相关的开发，像MySQL或SQL Server，还能从里面提取不少专业术语，比如存储过程、字段类型这些，一查就有。 而且不少兄弟也推荐了几个相关资源：EBS 英文单词释义、Oracle OCP 考试词汇这些都挺配套的。像你要是搞MapReduce或Spark那类大数据的，也能翻到对应的统计源码和示例代码，蛮实用

这个单词数据库包含13000个单词及其例句，可以直接通过MySQL导入使用，非常适合创建小型词典数据库！

将近二十部词典的词库整合进一个Access数据库里，转换成别的数据库格式也方便，开发效率直接起飞。嗯，资源不光全，结构还挺清晰，查词、翻译、做语言学习类 App 都能用得上。 英汉、汉英、成语、中韩，甚至还有古诗词，全在一个数据库打包里。比如你做一个翻译小工具，只要把这个库接上后台，查词功能基本就搞定了，响应也快。 Access格式的好处就是轻量，数据读取挺快的，不像 SQL Server 那么重。想转SQLite、MySQL、PostgreSQL也没问题，用Navicat或者脚本批量导入就行。 有些词典还带音标、词性，比如英汉词典含音标数据库，做界面展示的时候更友好，UI 层直接渲染就能用了

中文文本里的情感分类，说白了就是判断一句话是褒义还是贬义。正面情感词语这份资源用起来挺方便的，词覆盖面也比较广。常见的褒义词像“赞美”、“优秀”、“贴心”这些都囊括了，适合你做关键词提取或情感打分模型。 情感模型的效果，大程度上就看你词库靠不靠谱。这个正面词库是配套的，跟负面情感词、极值表那些能一起搭着用，效果更稳定。如果你用的是朴素贝叶斯、TF-IDF 这类传统模型，那更要配一个干净的词表。 哦对了，除了词语本身，还有不少相关资源我觉得也值得收藏，比如中文情感词库（含极值表）和大连理工大学的情感本体库，对标注和分类都蛮有参考价值。你可以点下面链接去看看，资源都可以直接下载： 中文情感词库（含

这是一份详细介绍5118宠物行业词库的数据，包含高频词、疑问词和行业根词数据，全部来自VIP公开词库。共包括38个高频词、3个疑问词、18个行业词及相关长尾词，总计77个公开关键词数据。由于专业版VIP账号下载限制，每个关键词的最大数据导出量为80W。

大数据英语四级词库分词专用，欢迎大家下载使用。

对于开发电子词典的朋友们，英汉词典数据库 ACCESS是一个不错的选择。它适合用来编写词典类的数据库应用，数据整合简单，查询也挺高效的。你可以根据自己的需求定制不同的词典内容，比如英语、古诗词甚至是中日词典。像我在做电子词典项目时，就用了这个数据库，开发速度蛮快的。而且它不仅支持Access，一些数据库资源还能与其他平台兼容，像MySQL、SQLite3都能找到类似的实现方式。，挺适合中小型项目开发的，尤其是对于那些没有太多复杂需求的电子词典。如果你想进一步了解，也可以看看一些相关文章，了解更多使用细节。像我用过的MySQL 单词数据库词典资源，也挺好用的。

StarDict 的词库导出的 SQLite 数据库，数据量挺大，有整整 435,468 条记录，适合你拿来做本地词典或者嵌入词汇类项目里头用。字段也简单明了，eng是英文，zh是中文，全是 UTF-8 编码，起来没啥兼容性问题。 从老牌词典软件 StarDict 里提出来的资源，虽然是从 Linux 上整的，但 SQLite 这种格式可跨平台，用在 Python、Node.js 甚至移动端都挺方便。是你用sqlite3命令行或者用个图形界面工具，比如 DB Browser for SQLite，查阅、修改都挺顺手。 这个词库适合做离线英汉查询工具。比如你写个小工具查单词、做个词根词缀，甚至搞