训练自己的词向量word2vec

要训练自己的词向量，你需要有一个大规模的语料库，比如维基百科、新闻文章、小说等等。接下来，你需要做以下几个步骤：

1. 文本预处理：去除标点符号、停用词、数字等，保留有意义的词语。

2. 分词：将文本分成一个个词语。

3. 构建词表：将所有的词语放入一个列表中，并为每个词语分配一个唯一的整数，作为它在词表中的索引。

4. 训练模型：使用Word2Vec算法训练模型。Word2Vec有两种模型，分别是CBOW和Skip-gram。CBOW是根据上下文预测目标词，而Skip-gram是根据目标词预测上下文。

5. 应用模型：将训练好的词向量应用到你的任务中，比如文本分类、相似度计算、文本生成等等。

需要注意的是，Word2Vec是一个计算密集型算法，训练时间可能会非常长，特别是在大规模语料库上。因此，建议使用GPU加速或者使用预训练的词向量来加快训练和应用速度。