从网上了解到，很多人缺少大语料训练的word2vec模型，在此分享下使用268G+语料训练好的word2vec模型。
训练语料：
- 百度百科800w+条，26G+
- 搜狐新闻400w+条，13G+
- 小说：229G+
image.png
模型参数：
- window=5
- min_count=10
- size=128
- hs=1
- negative=0
- iter=5
- ps：其它参数见gensim库，执行代码为：gensim.models.Word2Vec(sentence, window=5, min_count=10, size=128, workers=4,hs=1, negative=0, iter=5)
其它相关：
- 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；
- 模型格式有两种bin和model，使用方式：
a. bin模式：model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(model_path, binary=True)
b. model模式：model = gensim.models.Word2Vec.load(model_path) - 文件压缩后大小与未压缩相近，因此未压缩。
下载链接：
链接:https://pan.baidu.com/s/1ckkH_eT-WS4SN73Iq9Q_5A 密码:9aza
