Word2vec实验
概述：实验测试了Google的word2vec （C版本）的源代码，以及使用Twitter数据集重新进行了测试
输入 ：源代码给出的输入文件为通过demo-word .sh给出的链接下载得到，大小约为100Mb，类型未知，网站和源代码都没有给出，但是dat文件(搜狗的新闻数据)和txt文件(Twitter数据)都可以运行。
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输出 ：输出为一个vectors.bin文件
通过python程序转码之后变成txt文件，可以查看每一个单词的向量
在当前工作目录下在terminal输入./distance vectors.bin运行后，输入任意英文单词，会返回相似的词语，按照预先距离从大到小排列
其中text8的词汇表大小为71291，训练词数为16718843，在运行的过程中terminal就会显示词汇表大小“Vocab size：“和训练词的大小“Words in train file:”
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更换数据集 ：更换数据集的代码为./word2vec -train xxxx -output vectors.bin -cbow 0 -size 48 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-4 -threads 20 -binary 1 -iter 100
其中，-train text8 表示的是输入文件是text8，-output vectors.bin 输出文件是vectors.bin，-cbow 0表示不使用cbow模型，默认为Skip-Gram模型。-size 48 每个单词的向量维度是48，-window 5 训练的窗口大小为5，-negative 0 -hs 1不使用NEG方法，使用HS方法。-sampe指的是采样的阈值，如果一个词语在训练样本中出现的频率越大，那么就越会被采样。-binary为1指的是结果二进制存储，为0是普通存储，-thread为线程数， -iter为迭代次数。
本次更换为Twitter的数据集，文件类型为txt，大小约为100Mb，去除数字等无用数据之后，在terminal通过上述方式得到输出文件vectors-ch.bin ，词汇表大小为96301，训练词数为9427804，转换为twitter.txt后可以看到各个词的词向量
相同输入得到的不同结果：
本次实验测试了look，father，school和java四个词语
Twitter数据集结果：
look:
look-Twitter.png
father：
father-Twitter.png
school：
school-Twitter.png
java
java-Twitter.png
text数据集结果：
look：
look-text.png
father：
father-text.png
school：
school-text.png
java
java-text.png
