用gensim函数库训练Word2Vec模型有很多配置参数。这里对gensim文档的Word2Vec函数的参数说明进行翻译。
class gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None,size=100,alpha=0.025,window=5, min_count=5, max_vocab_size=None, sample=0.001,seed=1, workers=3,min_alpha=0.0001, sg=0, hs=0, negative=5, cbow_mean=1, hashfxn=<built-in function hash>,iter=5,null_word=0, trim_rule=None, sorted_vocab=1, batch_words=10000)
参数：
· sentences：可以是一个list，对于大语料集，建议使用BrownCorpus,Text8Corpus或LineSentence构建。
· sg： 用于设置训练算法，默认为0，对应CBOW算法；sg=1则采用skip-gram算法。
· size：是指特征向量的维度，默认为100。大的size需要更多的训练数据,但是效果会更好. 推荐值为几十到几百。
· window：表示当前词与预测词在一个句子中的最大距离是多少
· alpha: 是学习速率
· seed：用于随机数发生器。与初始化词向量有关。
· min_count: 可以对字典做截断. 词频少于min_count次数的单词会被丢弃掉, 默认值为5
· max_vocab_size: 设置词向量构建期间的RAM限制。如果所有独立单词个数超过这个，则就消除掉其中最不频繁的一个。每一千万个单词需要大约1GB的RAM。设置成None则没有限制。
· sample: 高频词汇的随机降采样的配置阈值，默认为1e-3，范围是(0,1e-5)
· workers参数控制训练的并行数。
· hs: 如果为1则会采用hierarchical softmax技巧。如果设置为0（defaut），则negative sampling会被使用。
· negative: 如果>0,则会采用negativesamping，用于设置多少个noise words
· cbow_mean: 如果为0，则采用上下文词向量的和，如果为1（defaut）则采用均值。只有使用CBOW的时候才起作用。
· hashfxn： hash函数来初始化权重。默认使用python的hash函数
· iter： 迭代次数，默认为5
· trim_rule： 用于设置词汇表的整理规则，指定那些单词要留下，哪些要被删除。可以设置为None（min_count会被使用）或者一个接受()并返回RU·E_DISCARD,uti·s.RU·E_KEEP或者uti·s.RU·E_DEFAU·T的函数。
· sorted_vocab： 如果为1（defaut），则在分配word index 的时候会先对单词基于频率降序排序。
· batch_words：每一批的传递给线程的单词的数量，默认为10000
1.简单介绍
PS：第一部分主要是给大家引入基础内容作铺垫，这类文章很多，希望大家自己去学习更多更好的基础内容，这篇博客主要是介绍Word2Vec对中文文本的用法。
(1) 统计语言模型
统计语言模型的一般形式是给定已知的一组词，求解下一个词的条件概率。形式如下：
统计语言模型的一般形式直观、准确，n元模型中假设在不改变词语在上下文中的顺序前提下，距离相近的词语关系越近，距离较远的关联度越远，当距离足够远时，词语之间则没有关联度。
但该模型没有完全利用语料的信息：
1) 没有考虑距离更远的词语与当前词的关系，即超出范围n的词被忽略了，而这两者很可能有关系的。
例如，“华盛顿是美国的首都”是当前语句，隔了大于n个词的地方又出现了“北京是中国的首都”，在n元模型中“华盛顿”和“北京”是没有关系的，然而这两个句子却隐含了语法及语义关系，即”华盛顿“和“北京”都是名词，并且分别是美国和中国的首都。
2) 忽略了词语之间的相似性，即上述模型无法考虑词语的语法关系。
例如，语料中的“鱼在水中游”应该能够帮助我们产生“马在草原上跑”这样的句子，因为两个句子中“鱼”和“马”、“水”和“草原”、“游”和“跑”、“中”和“上”具有相同的语法特性。
而在神经网络概率语言模型中，这两种信息将充分利用到。
(2) 神经网络概率语言模型
神经网络概率语言模型是一种新兴的自然语言处理算法，该模型通过学习训练语料获取词向量和概率密度函数，词向量是多维实数向量，向量中包含了自然语言中的语义和语法关系，词向量之间余弦距离的大小代表了词语之间关系的远近，词向量的加减运算则是计算机在"遣词造句"。
神经网络概率语言模型经历了很长的发展阶段，由Bengio等人2003年提出的神经网络语言模型NNLM（Neural network language model）最为知名，以后的发展工作都参照此模型进行。历经十余年的研究，神经网络概率语言模型有了很大发展。
如今在架构方面有比NNLM更简单的CBOW模型、Skip-gram模型；其次在训练方面，出现了Hierarchical Softmax算法、负采样算法（Negative Sampling），以及为了减小频繁词对结果准确性和训练速度的影响而引入的欠采样（Subsumpling）技术。
上图是基于三层神经网络的自然语言估计模型NNLM(Neural Network Language Model)。NNLM可以计算某一个上下文的下一个词为wi的概率，即(wi=i|context)，词向量是其训练的副产物。NNLM根据语料库C生成对应的词汇表V。
神将网络知识可以参考我的前文博客：神经网络和机器学习基础入门分享
NNLM推荐Rachel-Zhang大神文章：word2vec——高效word特征求取
近年来，神经网络概率语言模型发展迅速，Word2vec是最新技术理论的合集。
Word2vec是Google公司在2013年开放的一款用于训练词向量的软件工具。所以，在讲述word2vec之前，先给大家介绍词向量的概念。
(3) 词向量
参考：licstar大神的NLP文章 Deep Learning in NLP （一）词向量和语言模型
正如作者所说：Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果，但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果。有一种说法是，语言（词、句子、篇章等）属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体，而语音和图像属于较为底层的原始输入信号，所以后两者更适合做deep learning来学习特征。
但是将词用“词向量”的方式表示可谓是将 Deep Learning 算法引入 NLP 领域的一个核心技术。自然语言理解问题转化为机器学习问题的第一步都是通过一种方法把这些符号数学化。
词向量具有良好的语义特性，是表示词语特征的常用方式。词向量的每一维的值代表一个具有一定的语义和语法上解释的特征。故可以将词向量的每一维称为一个词语特征。词向量用Distributed Representation表示，一种低维实数向量。
例如，NLP中最直观、最常用的词表示方法是One-hot Representation。每个词用一个很长的向量表示，向量的维度表示词表大小，绝大多数是0，只有一个维度是1，代表当前词。
“话筒”表示为 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 …] 即从0开始话筒记为3。
但这种One-hot Representation采用稀疏矩阵的方式表示词，在解决某些任务时会造成维数灾难，而使用低维的词向量就很好的解决了该问题。同时从实践上看，高维的特征如果要套用Deep Learning，其复杂度几乎是难以接受的，因此低维的词向量在这里也饱受追捧。
Distributed Representation低维实数向量，如：[0.792, ?0.177, ?0.107, 0.109, ?0.542, …]。它让相似或相关的词在距离上更加接近。
总之，Distributed Representation是一个稠密、低维的实数限量，它的每一维表示词语的一个潜在特征，该特征捕获了有用的句法和语义特征。其特点是将词语的不同句法和语义特征分布到它的每一个维度上去表示。
推荐我前面的基础文章：Python简单实现基于VSM的余弦相似度计算
(4) Word2vec
参考：Word2vec的核心架构及其应用 · 熊富林，邓怡豪，唐晓晟 · 北邮2015年
Word2vec是Google公司在2013年开放的一款用于训练词向量的软件工具。它根据给定的语料库，通过优化后的训练模型快速有效的将一个词语表达成向量形式，其核心架构包括CBOW和Skip-gram。
在开始之前，引入模型复杂度，定义如下：
其中，E表示训练的次数，T表示训练语料中词的个数，Q因模型而异。E值不是我们关心的内容，T与训练语料有关，其值越大模型就越准确，Q在下面讲述具体模型是讨论。
NNLM模型是神经网络概率语言模型的基础模型。在NNLM模型中，从隐含层到输出层的计算时主要影响训练效率的地方，CBOW和Skip-gram模型考虑去掉隐含层。实践证明新训练的词向量的精确度可能不如NNLM模型（具有隐含层），但可以通过增加训练语料的方法来完善。
Word2vec包含两种训练模型，分别是CBOW和Skip_gram(输入层、发射层、输出层)，如下图所示：
CBOW模型：
理解为上下文决定当前词出现的概率。在CBOW模型中，上下文所有的词对当前词出现概率的影响的权重是一样的，因此叫CBOW(continuous bag-of-words model)模型。如在袋子中取词，取出数量足够的词就可以了，至于取出的先后顺序是无关紧要的。
Skip-gram模型：
Skip-gram模型是一个简单实用的模型。为什么会提出该问题呢？
在NLP中，语料的选取是一个相当重要的问题。
首先，语料必须充分。一方面词典的词量要足够大，另一方面尽可能地包含反映词语之间关系的句子，如“鱼在水中游”这种句式在语料中尽可能地多，模型才能学习到该句中的语义和语法关系，这和人类学习自然语言是一个道理，重复次数多了，也就会模型了。
其次，语料必须准确。所选取的语料能够正确反映该语言的语义和语法关系。如中文的《人民日报》比较准确。但更多时候不是语料选取引发准确性问题，而是处理的方法。
由于窗口大小的限制，这会导致超出窗口的词语与当前词之间的关系不能正确地反映到模型中，如果单纯扩大窗口大小会增加训练的复杂度。Skip-gram模型的提出很好解决了这些问题。
Skip-gram表示“跳过某些符号”。例如句子“中国足球踢得真是太烂了”有4个3元词组，分别是“中国足球踢得”、“足球踢得真是”、“踢得真是太烂”、“真是太烂了”，句子的本意都是“中国足球太烂”，可是上面4个3元组并不能反映出这个信息。
此时，使用Skip-gram模型允许某些词被跳过，因此可组成“中国足球太烂”这个3元词组。如果允许跳过2个词，即2-Skip-gram，那么上句话组成的3元词组为：
由上表可知：一方面Skip-gram反映了句子的真实意思，在新组成的这18个3元词组中，有8个词组能够正确反映例句中的真实意思；另一方面，扩大了语料，3元词组由原来的4个扩展到了18个。
语料的扩展能够提高训练的准确度，获得的词向量更能反映真实的文本含义。
2.下载源码
下载地址：http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/
使用SVN Checkout源代码，如下图所示。
3.中文语料
PS：最后附有word2vec源码、三大百科语料、腾讯新闻语料和分词python代码。
中文语料可以参考我的文章，通过Python下载百度百科、互动百科、维基百科的内容。
[python] lantern访问中文维基百科及selenium爬取维基百科语料
[Python爬虫] Selenium获取百度百科旅游景点 的InfoBox消息盒
下载结果如下图所示，共300个国家，百度百科、互动百科、维基百科各自100个，对应的编号都是0001.txt~0100.txt，每个txt中包含一个实体（国家）的信息。
然后再使用Jieba分词工具对齐进行中文分词和文档合并。
| [python] view plain copy |
上面只显示了对百度百科100个国家进行分词的代码，但核心代码一样。同时，如果需要对停用词过滤或标点符号过滤可以自定义实现。
分词详见： [python] 使用Jieba工具中文分词及文本聚类概念
分词合并后的结果为Result_Country.txt，相当于600行，每行对应一个分词后的国家。
4.运行源码
强烈推荐三篇大神介绍word2vec处理中文语料的文章，其中Felven好像是师兄。
Windows下使用Word2vec继续词向量训练 - 一只鸟的天空
利用word2vec对关键词进行聚类 - Felven
http://www.52nlp.cn/中英文维基百科语料上的word2vec实验
word2vec 词向量工具 - 百度文库
因为word2vec需要linux环境，所有首先在windows下安装linux环境模拟器，推荐cygwin。然后把语料Result_Country.txt放入word2vec目录下，修改demo-word.sh文件，该文件默认情况下使用自带的text8数据进行训练，如果训练数据不存在，则会进行下载，因为需要使用自己的数据进行训练，故注释掉下载代码。
demo-word.sh文件修改如下：
| [plain] view plain copy |
下图参数源自文章：Windows下使用Word2vec继续词向量训练 - 一只鸟的天空
运行命令sh demo-word.sh，等待训练完成。模型训练完成之后，得到了vectors.bin这个词向量文件，可以直接运用。
5.结果展示
通过训练得到的词向量我们可以进行相应的自然语言处理工作，比如求相似词、关键词聚类等。其中word2vec中提供了distance求词的cosine相似度，并排序。也可以在训练时，设置-classes参数来指定聚类的簇个数，使用kmeans进行聚类。
| [plain] view plain copy |
输入阿富汗：喀布尔（首都）、坎大哈（主要城市）、吉尔吉斯斯坦、伊拉克等。
输入国歌：
输入首都：
输入GDP:
最后希望文章对你有所帮助，主要是使用的方法。同时更多应用需要你自己去研究学习。