随笔小记（二十三）

Gensim之Word2Vec使用手册
参考链接：
https://blog.csdn.net/The_lastest/article/details/81734980

使用genism训练词向量
1.简单使用
2.增量训练
3.大语料库输入
将语料都转换为一个python的list作为输入是很方便，但是如果输入的语料特别大，大到内存都装不下，就不能采用这种方式。gensim的API并不要求sentences必须是list对象，只要输入的sentences是iterable的就行，那我们只要一次载入一个句子，训练完之后再将其丢弃，内存就不会因为语料过大而不够了。我们通过下面的代码就可以生成一个iterator。事先已经将训练语料分词，词与词之间采用空格分开，并保存在一个文档里。
模型的词向量调用
model.wv.vocab：可以直接调用生成的词向量。
参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_41097516/article/details/103320098

python路径拼接os.path.join()函数的用法
os.path.join()函数：连接两个或更多的路径名组件。
all_word_vectors_matrix = thrones2vec.wv.syn0