gensim.models.word2vec.wv参数说明

gensim.models.word2vec.wv有以下常用的参数说明：

- vector_size：词向量维度。
- window：窗口大小，表示当前词与预测词在一个句子中的最大距离。
- min_count：忽略出现次数低于该值的单词。
- workers：训练的并发数。
- sg：训练算法，当 sg=0 时，采用 CBOW 模型，当 sg=1 时，采用 Skip-Gram 模型。
- negative：负采样大小，通常在 [5, 20] 之间。
- sample：高频词采样的阈值，范围为 [0, 1e-5]。
- alpha：学习率，通常在 [0.025, 0.001] 之间。
- min_alpha：学习率的最小值。
- epochs：迭代次数。

以上参数是常用的，具体应根据实际情况进行调整。