利用语料库训练词向量时，如何加载自定义词典

在训练词向量时，可以通过加载自定义词典的方式来增强模型的词汇表现能力。一般而言，词典的格式为一个词一个词汇，每个词汇占一行，词汇的格式为单词+空格+词频。

在使用gensim库训练词向量时，可以通过Word2Vec的参数中的sentences参数传入训练语料库的路径，通过参数size指定词向量的维度，通过参数min_count指定词频的阈值，通过参数workers指定训练的线程数等等。

同时，可以通过Word2Vec的参数中的load_word2vec_format方法加载预训练的词向量模型，通过增加binary参数指定是否是二进制文件，通过增加limit参数指定读取词向量的行数，通过增加encoding参数指定词向量文件的编码方式等等。

例如，可以使用如下代码来加载自定义词典：

from gensim.models import Word2Vec

sentences = Path('corpus.txt').read_text(encoding='utf-8').split('\n')
sentences = [sentence.split() for sentence in sentences]

model = Word2Vec(sentences, size=100, min_count=5)

model.build_vocab(sentences, update=True)

model.train(sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=5)

model.wv.save_word2vec_format('model.bin', binary=True)

其中，corpus.txt为训练语料库的路径，size为词向量的维度，min_count为词频的阈值。最后，词向量模型会被保存在model.bin文件中。