首先，要训练一个自己的词向量模型，我们是需要一些数据的。
在这里，我们使用 Lee Corpus 作为训练用语料数据。
下载地址：
一、数据预处理
这个语料库不大，可以一次读取到内存中，但是我们可以用 “内存友好” 的方式，一行一行地读取，这种方式同样适合处理大规模语料。
from gensim.test.utils import datapath
from gensim import utils
class MyCorpus(object):
"""迭代器每次生成一个句子 （字符串的列表）。"""
def __iter__(self):
corpus_path = datapath('lee_background.cor')
# 语料库的地址
for line in open(corpus_path):
# 每一行是一个文本
# 每个单词由空格分割
yield utils.simple_preprocess(line)
# 每次处理一行，迭代输出
MyCorpus 这个类主要是用来做数据预处理的。
我们可以在这里做个性化的安排，比如解码非标准编码，字母小写处理，去除数字，提取命名实体等。
所有这些处理皆在这里完成，word2vec 模型是不需要管这些的。
最终，我们只要达到的目的是，一次 yield 一个句子（uft8 编码单词的列表）。
二、训练模型
来试着训练个模型吧：
import gensim.models
sentences = MyCorpus()
# 实例化语料的类
model = gensim.models.Word2Vec(sentences=sentences)
# 训练，完成后模型存入 model 中
这样就得到了训练好的模型。
然后就可以利用这个模型，来进行词语语义之间的一些操作。
模型最重要的部分就是 model.wv，这里的 ”wv“ 代表 word vectors。
然后我们可以看下形成的词表：
for i, word in enumerate(model.wv.vocab):
if i == 10:
break
print(word)
运行结果：
hundreds
of
people
have
been
forced
to
their
homes
in
查看词表长度：
print(len(model.wv.vocab))
运行结果：
1750
三、存储模型
model.save('./w2v.m')
这样模型就存储到了指定的路径，后缀名随意，因为内核用的是 pickle，所以无所谓。
四、读取模型
new_model = gensim.models.Word2Vec.load('./w2v.m')
使用 Word2Vec 下的 load 方法即可。