python中如何实现基于中文语料的word2vec预训练模型中如何保留非中文字符

在Python中实现基于中文语料的word2vec预训练模型中保留非中文字符，可以采用以下两种方式：

1. 使用jieba分词工具，将文本中的中英文混合的词语分开，并将非中文字符作为一个独立的词汇来处理。示例代码如下：

import jieba

# 加载停用词表
stopwords = []
with open('stopwords.txt') as f:
    for line in f:
        stopwords.append(line.strip())

# 分词，并过滤停用词和非中文字符
def tokenize(text):
    words = jieba.cut(text)
    words = [word for word in words if word not in stopwords and '\u4e00' <= word <= '\u9fa5']
    return words

# 读入文本并进行分词
sentences = []
with open('corpus.txt') as f:
    for line in f:
        line = line.strip()
        words = tokenize(line)
        sentences.append(words)

# 训练模型
from gensim.models import Word2Vec

model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=5, workers=4)

2. 使用正则表达式，将非中文字符作为一个独立的词汇来处理。示例代码如下：

import re
import jieba

# 加载停用词表
stopwords = []
with open('stopwords.txt') as f:
    for line in f:
        stopwords.append(line.strip())

# 分词，并过滤停用词和非中文字符
def tokenize(text):
    text = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5]+', ' ', text)
    words = jieba.cut(text)
    words = [word for word in words if word not in stopwords]
    return words

# 读入文本并进行分词
sentences = []
with open('corpus.txt') as f:
    for line in f:
        line = line.strip()
        words = tokenize(line)
        sentences.append(words)

# 训练模型
from gensim.models import Word2Vec

model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=5, workers=4)

其中，`corpus.txt`是待训练的中文语料文件，`stopwords.txt`是停用词表文件，可以自行准备或从网络上下载。在训练过程中，可以根据需要调整`size`、`window`、`min_count`等参数，以便得到更好的词向量表示。