最近想提取一些图片tags的word2vec特征，用于图文匹配。图片的特征通过预训练的VGG-16网络提取，这个没什么可细说的，今天主要讲讲如何提取中文tags的word2vec特征。
提取特征的第一步，就是通过gensim工具预训练好一个支持中文的word2vec模型。第二部，我们需要对tags进行精细分词。中文分词所采用的工具是jieba，用的人也比较多，网上也有很多的使用教程，这里不再赘述。一般情况下，通过语句“ jieba.cut(tags) ”得到的是一个生成器，因此我们通过语句“ ' '.join(jieba.cut(tags)) ”来得到分词后的结果。注意，这里已经出现坑了，分词之后的结果在python代码中的编码格式是unicode编码，然而，中文word2vec的key的编码格式是gbk编码，因此我们需要把unicode编码转换成gbk编码，语句是"sents.encode('gbk')"。这样转换完成之后，就能通过预训练好的word2vec模型正确索引了。
如果当前数据集中的中文单词不在vocabulary中，那又应该怎么办呢？暂时想到的方法是异常捕获的方式，即通过try...except语句，对于那些键值不存在的词，直接将其特征全部置为0，在后期训练的过程中，将这些数据点抛弃。
