Gensim的Word2Vec模型中参数的详细解释：
model=gensim.models.Word2Vec(sentences,sg=1,size=100,window=5,min_count=2,negative=3,sample=0.001,hs=1,workers=4)
#该步骤也可分解为以下三步（但没必要）：
#model=gensim.model.Word2Vec() 建立一个空的模型对象
#model.build_vocab(sentences) 遍历一次语料库建立词典
#model.train(sentences) 第二次遍历语料库建立神经网络模型
#sg=1是skip—gram算法，对低频词敏感，默认sg=0为CBOW算法
#size是神经网络层数，值太大则会耗内存并使算法计算变慢，一般值取为100到200之间。
#window是句子中当前词与目标词之间的最大距离，3表示在目标词前看3-b个词，后面看b个词（b在0-3之间随机）
#min_count是对词进行过滤，频率小于min-count的单词则会被忽视，默认值为5。
#negative和sample可根据训练结果进行微调，sample表示更高频率的词被随机下采样到所设置的阈值，默认值为1e-3,
#negative: 如果>0,则会采用negativesamping，用于设置多少个noise words
#hs=1表示层级softmax将会被使用，默认hs=0且negative不为0，则负采样将会被选择使用。
#workers是线程数，此参数只有在安装了Cpython后才有效，否则只能使用单核
# min_count，是去除小于min_count的单词
# size，神经网络层数
# sg， 算法选择
# window， 句子中当前词与目标词之间的最大距离
# workers，线程数
#model.save("文本名") #模型会保存到该 .py文件同级目录下，该模型打开为乱码备注：本文代码系非原创的，感恩大神。