gensim#encoding=utf-8
from gensim.models import word2vec
sentences=word2vec.Text8Corpus(u'分词后的爽肤水评论.txt')
model=word2vec.Word2Vec(sentences, size=50)
y2=model.similarity(u"好", u"还行")
print(y2)
for i in model.most_similar(u"滋润"):
print i[0],i[1]
txt文件是已经分好词的5W条评论，训练模型只需一句话：
model=word2vec.Word2Vec(sentences,min_count=5,size=50)
第一个参数是训练语料，第二个参数是小于该数的单词会被剔除，默认值为5,
第三个参数是神经网络的隐藏层单元数，默认为100
model.similarity(u"好", u"还行")#计算两个词之间的余弦距离
model.most_similar(u"滋润")#计算余弦距离最接近“滋润”的10个词
运行结果：
0.642981583608
保湿 0.995047152042
温和 0.985100984573
高 0.978088200092
舒服 0.969187200069
补水 0.967649161816
清爽 0.960570812225
水水 0.958645284176
一般 0.928643763065
一款 0.911774456501
真的 0.90943980217
当然还可以存储和加载咱们辛辛苦苦训练好的模型：
model.save('/model/word2vec_model')
new_model=gensim.models.Word2Vec.load('/model/word2vec_model')
也可以获取每个词的词向量
model['computer'] `
