python编写基于中文语料训练word2vec模型时，过滤掉除特定字符外的所有非中文字符来进行模型的训练

在基于中文语料训练 word2vec 模型时，过滤掉除特定字符外的所有非中文字符是一个很常见的操作，可以通过 Python 中的正则表达式来实现。下面是一个简单的示例代码：

import re
import jieba
from gensim.models import word2vec

# 定义正则表达式
pattern = re.compile(r'[\u4e00-\u9fa5]')  # 匹配中文字符

# 读取中文文本
with open('chinese_text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 对文本进行分词，并过滤掉非中文字符
words = [word for word in jieba.cut(text) if re.search(pattern, word)]

# 训练 word2vec 模型
model = word2vec.Word2Vec(words, size=100, window=5, min_count=5, workers=4)

# 保存模型
model.save('word2vec.model')

在上面的代码中，我们首先定义了一个正则表达式，用于匹配中文字符。然后，我们读取中文文本，并使用 jieba 进行分词。在分词过程中，我们使用 `re.search()` 函数来判断每个词是否为中文字符，如果是，则将其保留，否则过滤掉。最后，我们使用 gensim 库中的 `Word2Vec()` 函数来训练模型，并保存模型。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要进行更复杂的文本预处理。例如，还可以将文本中的数字、停用词等进行过滤。