一个开源的维基百科挖掘分析工具，集成了维基百科数据的解析、变换、存储和部分语义分析功能，已经实现的功能有：

1. 显性语义分析(clone 来源待补充)
2. 层次语义路径识别/显性语义路径挖掘
3. 链接相似度计算
4. 词语位置加权TextRank的关键词抽取、融合维基百科链接信息的关键词抽取(@see KeywordExtractor)

下面仅以Ubuntu系统为例，说明项目如何运行。

1. 确保系统中已经安装Oracle JDK 1.8以上版本

2. 运行如下命令安装sdkman：

    $ curl -s http://get.sdkman.io | bash
   

3. 利用sdkman安装gradle, 也可以不安装sdkman，自己手工安装gradle

    $ sdkman install gradle
   

4. 取出源代码

5. 在Terminal中进入wikit目录

6. 编译代码

    $ gradle compileJava
    
    $ gradle copyJars
   

7. 利用run.py 运行指定类，例如

    $ ./run.py ESAModel -c expt/conf/chinese.xml
   

#怎么构建ESA模型(以中文数据为例)

1. 下载维基百科导出数据，如zhwiki-20150602-pages-articles-multistream

2. 修改expt/conf/conf-chinese.xml,调整里面的文件路径参数，假设数据都保存在~/esa/chinese目录下

3. 运行redis-server

4. 编译代码后运行PageSequenceDump，过滤低质量的维基数据，形成新的数据文件

    $./run.py PageSequenceDump -c expt/conf/conf-chinese.xml -ba -split
   

   运行完毕后会在配置的conf-chinese.xml中配置的地方生成seq-article.gz和seq-category.gz两个文件

5. 训练生成ESA模型

    $./run.py ESAModelBuilder -c expt/conf/conf-chinese.xml -build
   

6. 测试ESA模型

    $./run.py ESAModel -c expt/conf/conf-chinese.xml -lookup
   

7. 建立维基百科文章、类别对象的标题和ID的双向映射关系

    $./run.py WikiNameIdMapper -c expt/conf/conf-chinese.xml -build
   

8. 处理维基百科文章的重定向、类别关系

    $./run.py ArticleCache -c expt/conf/conf-chinese.xml -build
   

9. 链接数据库的构建: 构建维基页面的入链和出链关系，为WLM相关度计算准备数据

    $./run.py LinkCache -c expt/conf/conf-chinese.xml -build
   

1. 生成维基百科指定类别下的子树：

./run.py TitleExporter -c expt/conf/conf-english.xml -ec -cf /tmp/applied_science.txt -title "Applied sciences"

1. David Milne, Ian H. Witten. An open-source toolkit for mining Wikipedia.

2. Explicit semantic path mining via wikipedia knowledge tree, Proceedings of the Association for Information Science and Technology. (DOI: 10.1002/meet.2014.14505101160)

Wikipedia-Miner JWPL: https://www.ukp.tu-darmstadt.de/software/jwpl/ Mallet: http://mallet.cs.umass.edu/ (update trove4j library to version 3.0.3)