关于word2vec，这个gensim的库可以在win下直接用，而直接安装的word2vec库是不能在win下用的，因为安装都不成功。
Installing collected packages: word2vec
Running setup.py install for word2vec ... error
ERROR: Command errored out with exit status 1:
command: 'd:\python36\python.exe' -u -c 'import sys, setuptools, tokenize; sys.argv[0] = '"'"'C:\\Users\\ggca1\\AppData\\Local\\Temp\\pip-install-2wl0oxut\\word2vec\\setup.py'"'"'; __file__='"'"'C:\\Users\\ggca1\\AppData\\Local\\Temp\\pip-install-2wl0oxut\\word2vec\\setup.py'"'"';f=getattr(tokenize, '"'"'open'"'"', open)(__file__);code=f.read().replace('"'"'\r\n'"'"', '"'"'\n'"'"');f.close();exec(compile(code, __file__, '"'"'exec'"'"'))' install --record 'C:\Users\ggca1\AppData\Local\Temp\pip-record-7e3e1b2c\install-record.txt' --single-version-externally-managed --compile --install-headers 'd:\python36\Include\word2vec'
cwd: C:\Users\ggca1\AppData\Local\Temp\pip-install-2wl0oxut\word2vec\
Complete output (3 lines):
running install
Compilation command: gcc C:\Users\ggca1\AppData\Local\Temp\pip-install-2wl0oxut\word2vec\word2vec\src\win32/word2vec.c -o Scripts\word2vec.exe -O2 -Wall -funroll-loops
error: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。
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ERROR: Command errored out with exit status 1: 'd:\python36\python.exe' -u -c 'import sys, setuptools, tokenize; sys.argv[0] = '"'"'C:\\Users\\ggca1\\AppData\\Local\\Temp\\pip-install-2wl0oxut\\word2vec\\setup.py'"'"'; __file__='"'"'C:\\Users\\ggca1\\AppData\\Local\\Temp\\pip-install-2wl0oxut\\word2vec\\setup.py'"'"';f=getattr(tokenize, '"'"'open'"'"', open)(__file__);code=f.read().replace('"'"'\r\n'"'"', '"'"'\n'"'"');f.close();exec(compile(code, __file__, '"'"'exec'"'"'))' install --record 'C:\Users\ggca1\AppData\Local\Temp\pip-record-7e3e1b2c\install-record.txt' --single-version-externally-managed --compile --install-headers 'd:\python36\Include\word2vec' Check the logs for full command output.
说实话这已经是NLP的范畴了，但是现在要学习item2vec，它是根据word2vec改造的，所以没办法避免。
__init__(self, sentences=None, corpus_file=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, ns_exponent=0.75, cbow_mean=1,
hashfxn=<built-in function hash>, iter=5, null_word=0, trim_rule=None,
sorted_vocab=1, batch_words=10000, compute_loss=False,
callbacks=(), max_final_vocab=None)说实话这已经是NLP的范畴了，但是现在要学习item2vec，它是根据word2vec改造的，所以没办法避免。
根据help下的解释，sentences是列表中套列表，对于大的语料，则考虑一个迭代器。
corpus_file语料文件地址，这俩参数只能给出一个，如果不给出，那么没有初始化，需要其他方法初始化。
size词向量的维度，alpha 浮点数，初始的学习率，min_alpha最小的学习率，训练中线性降低到该值
window窗长，在一个sentence中当前词和预测词的最大距离；
min_count最小频次/数，忽略掉出现次数小于该值的所有词。
workers训练的核数；
sg 训练的算法，1是skip-gram; otherwise CBOW.
hs 如果是1，训练模型中应用hierarchical softmax，如果是0，且 `negative`非0，那么将采用负采样
negative整数，如果大于0，负采样，意思是引入多少个噪声词，通常是5~20个；是0的话，将不用负采样。
ns_exponent 浮点，指数，用于shape负采样分布。1.0表示采样与频次成比例，0.0表示采样所有的词等同，复数值采样低频次的词比高频次的次更多。最初Word2Vec paper中默认值是0.75
cbow_mean : {0, 1}如果是 0, 使用背景词向量的和，如果是1，使用均值，仅适用于CBOW
sample浮点，阈值，配置高频词随机下采样的阈值，有用的范围(0, 1e-5).
seed : int,用于每个词的初始化向量随机数种子
max_vocab_size : int, 在vocabulary创建中限制RAM，每个千万词类型需要大概1GB RAM ，如果没有限制，设置为None
max_final_vocab : int通过自动选择一个匹配的min_count限制vocab到一个目标vocab大小。如果指定的min_count比计算的min_count大，那么指定的min_count将会被使用，如果不需要，那么设置为None
iter : int 语料的迭代次数
sorted_vocab : {0, 1}, 如果是1，在设置词索引前对vocabulary降频排序
batch_words : int,目标大小（几个词）传入thread
compute_loss: bool,如果是True，计算loss且存储，后面可以使用
另外有相关问题可以加入QQ群讨论，不设微信群
QQ群：868373192
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