120G+训练好的Word2Vec模型（中文词向量资源）
简介
本资源提供了一个经过大规模语料训练的Word2Vec模型，专门用于中文词向量的生成。该模型基于268G+的语料数据进行训练，涵盖了百度百科、搜狐新闻、小说等多种类型的文本数据。通过使用该模型，用户可以轻松地生成高质量的中文词向量，适用于自然语言处理（NLP）中的各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。
模型参数
- window: 5
- min_count: 10
- size: 128
- hs: 1
- negative: 0
- iter: 5
使用方法
1. 加载bin模型
import gensim
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('model.bin', binary=True)
print(model['love'])
2. 加载model模型
model = gensim.models.Word2Vec.load('model_path')
训练语料
- 百度百科：800w+条，26G+
- 搜狐新闻：400w+条，13G+
- 小说：229G+
其他说明
- 分词词典使用了130w+词典，分词代码：
jieba.lcut(sentence)，默认使用了HMM识别新词。 - 剔除了所有非中文字符。
- 最终得到的词典大小为6115353。
适用场景
该模型适用于需要高质量中文词向量的各种NLP任务，如：
- 文本分类
- 情感分析
- 机器翻译
- 信息检索
- 问答系统
- 文本相似度计算
- 文本聚类
- 信息抽取
注意事项
- 请确保在使用模型前安装了
gensim库。 - 模型文件较大，建议在有足够内存的机器上使用。
贡献与反馈
如果您在使用过程中遇到任何问题或有任何建议，欢迎通过GitHub Issues进行反馈。我们非常乐意听取您的意见，并不断改进模型。
关键词
- Word2Vec
- 中文词向量
- 自然语言处理
- NLP
- 机器学习
- 深度学习