使用word2vec训练中文词向量

训练中文词向量，可以使用word2vec模型进行训练，具体步骤如下：

1. 准备语料库：从中文维基百科、新闻语料库、微博等网站上下载语料，可以使用jieba等中文分词工具进行分词。得到的文本应该去除停用词、标点符号等干扰项。

2. 安装Python模块：gensim是Python中的一个自然语言处理库，它包含了Word2Vec模型的实现，安装gensim模块即可进行中文词向量训练。

3. 读入语料：利用gensim中的LineSentence读入语料库。

4. 训练模型：创建Word2Vec对象，配置参数，使用模型进行训练。

5. 保存模型：将训练好的模型保存起来，方便后续使用。

具体代码如下：

from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.word2vec import LineSentence

# 读入语料库
sentences = LineSentence('corpus.txt')

# 配置参数，训练模型
model = Word2Vec(sentences, size=300, window=5, min_count=5, workers=4)

# 保存模型
model.save('word2vec.model')

在训练模型时，需要对参数进行配置，包括：

- size：词向量的维度，默认值是100，但对于中文词向量，建议增加到300或更高。
- window：词向量训练时的上下文窗口大小，默认值是5，可以根据具体情况进行调整。
- min_count：指定词频阈值，小于该值的单词将被忽略，默认值为5。
- workers：训练模型时使用的线程数。

通过以上步骤，就可以训练出中文词向量，用于自然语言处理任务。