基于gensim实现word2vec模型（附案例实战）

Word2Vec是google在2013年推出的一个NLP工具，它的特点是能够将单词转化为向量来表示，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系，挖掘词之间的联系。用词向量来表示词并不是Word2Vec的首创，在很久之前就出现了。最早的词向量采用One-Hot编码，又称为一位有效编码，每个词向量维度大小为整个词汇表的大小，对于每个具体的词汇表中的词，将对应的位置置为1。