这篇文章主要为大家展示了python如何实现word2vec，内容简而易懂，希望大家可以学习一下，学习完之后肯定会有收获的，下面让小编带大家一起来看看吧。

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一、前言

一开始看到word2vec环境的安装还挺复杂的，安了半天Cygwin也没太搞懂。后来突然发现，我为什么要去安c语言版本的呢，我应该去用python版本的，然后就发现了gensim，安装个gensim的包就可以用word2vec了，不过gensim只实现了word2vec里面的skip-gram模型。若要用到其他模型，就需要去研究其他语言的word2vec了。

二、语料准备

有了gensim包之后，看了网上很多教程都是直接传入一个txt文件，但是这个txt文件长啥样，是什么样的数据格式呢，很多博客都没有说明，也没有提供可以下载的txt文件作为例子。进一步理解之后发现这个txt是一个包含巨多文本的分好词的文件。如下图所示，是我自己训练的一个语料，我选取了自己之前用爬虫抓取的7000条新闻当做语料并进行分词。注意，词与词之间一定要用空格：

这里分词使用的是结巴分词。

这部分代码如下：

import jieba
f1 =open("fenci.txt")
f2 =open("fenci_result.txt", 'a')
lines =f1.readlines() # 读取全部内容
for line in lines:
  line.replace('\t', '').replace('\n', '').replace(' ','')
  seg_list = jieba.cut(line, cut_all=False)
  f2.write(" ".join(seg_list))
 
f1.close()
f2.close()

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