首先需要具备gensim包，然后需要一个语料库用来训练，这里用到的是skip-gram或CBOW方法，具体细节可以去查查相关资料，这两种方法大致上就是把意思相近的词映射到词空间中相近的位置。

语料库test8下载地址:

http://mattmahoney.net/dc/text8.zip

这个语料库是从http://blog.csdn.net/m0_37681914/article/details/73861441这篇文章中找到的。

检查语料是否需要做预处理：
将数据下载好了解压出来，在做词向量之前我们需要了解数据的存储结构，判断它是否满足gensim包里word2vec函数对输入数据的形式要求。word2vec函数的输入最好是一整篇文字，不含标点符号以及换行符。那么我们应该检查test8数据是否符合。然而双击打开test8是行不通的，因为文件过大。那么就需要我们用程序打开它。代码如下：

with open('/text8','r',encoding='utf-8') as file:
for line in file.readlines():
print(line)
程序会返回警告，内存不够，打印不出来。明显是因为有一行内容太多导致的。可以进行如下验证：

with open('/text8','r',encoding='utf-8') as file:
for line in file.readlines():
print(len(line))

输出只有一个值，表示数据只有一行，且显示这一行有100000000个字符长度。由于文件内数据结构一致，那么我们没有必要将数据全部输出来看，只需要输出一部分就知道它的数据结构，那么修改代码如下：

a = 0
b = 0
with open('/text8','r',encoding='utf-8') as file:
line = file.read()
for char in line:
b+=1
print(char,end='')
if b-a == 100:
a = b
print('\n')
if a == 5000:
break
我们输出前5000个字符来看看，并且每100个字符换一行。

这里只是开头一部分，可以看到数据完全没有标点符号，且之前验证过所有数据都是在同一行，表示没有换行符。那么我们无需对数据进行预处理。接下来是数据处理部分。

数据处理部分：
from gensim.models import word2vec
import logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
sentences = word2vec.Text8Corpus('/text8')
model = word2vec.Word2Vec(sentences, sg=1, size=100, window=5, min_count=5, negative=3, sample=0.001, hs=1, workers=4)
model.save('/text82.model')
print(model['man'])
那么
logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
这一行表示我们的程序会输出日志信息，形式（format）为日期（asctime）：信息级别（levelname）：日志信息（message），信息级别为正常信息（logging.INFO）。关于logging的知识，大家可以去自行学习。https://www.cnblogs.com/bjdxy/archive/2013/04/12/3016820.html点击打开链接

上图就是输出的日志信息。实际工作中，我们也可以不加这个日志，但这么做的前提是我们确定程序一定正确，不会出错，因为一旦出错我们就需要根据日志信息来推断错误发生的可能。

将语料库保存在sentence中

sentences = word2vec.Text8Corpus('/text8')
生成词向量空间模型

model = word2vec.Word2Vec(sentences, sg=1, size=100, window=5, min_count=5, negative=3, sample=0.001, hs=1, workers=4)
这里讲下参数含义：

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：
1.sentences：可以是一个List，对于大语料集，建议使用BrownCorpus,Text8Corpus或·ineSentence构建。
2.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。
3.size：是指输出的词的向量维数，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。
4.window：为训练的窗口大小，8表示每个词考虑前8个词与后8个词（实际代码中还有一个随机选窗口的过程，窗口大小<=5)，默认值为5。
5.alpha: 是学习速率
6.seed：用于随机数发生器。与初始化词向量有关。
7.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。
8.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。
9.sample: 表示 采样的阈值，如果一个词在训练样本中出现的频率越大，那么就越会被采样。默认为1e-3，范围是(0,1e-5)
10.workers:参数控制训练的并行数。
11.hs: 是否使用HS方法，0表示不使用，1表示使用 。默认为0
12.negative: 如果>0,则会采用negativesamp·ing，用于设置多少个noise words
13.cbow_mean: 如果为0，则采用上下文词向量的和，如果为1（default）则采用均值。只有使用CBOW的时候才起作用。
14.hashfxn： hash函数来初始化权重。默认使用python的hash函数
15.iter： 迭代次数，默认为5。
16.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。
17.sorted_vocab： 如果为1（defau·t），则在分配word index 的时候会先对单词基于频率降序排序。
18.batch_words：每一批的传递给线程的单词的数量，默认为10000
这里再把生成的空间模型保存下来，以便下次使用。

model.save('/text8.model')

下次使用就不在需要加载语料库和生成模型了。只需要：

'''
sentences = word2vec.Text8Corpus('/text8')
model = word2vec.Word2Vec(sentences, sg=1, size=100, window=5, min_count=5, negative=3, sample=0.001, hs=1, workers=4)
model.save('/text8.model')
'''
model = word2vec.Word2Vec.load('/text8.model')
最后是查看某个词的词向量：

print(model['man'])

当然model函数还可以做更多的事情，比如查看两个词的相似度等等，想知道的请自行百度