做word2vec实验主要是论文需要用到词向量，至于word2vec内在的数学原理啥的真的一窍不通，为了处理维基百科的语料，光是安装gensim的准备工作都搞了好久，后来发现了一个简易的安装方法才知道自己是走了多少冤枉路啊。不感慨了，主要还是做个笔记，网上的内容很多，好的帖子也有，记下来还是方便查找。
这个实验主要是按照这篇帖子的步骤走的我爱自然语言处理-中英文维基百科语料上的Word2Vec实验
这里面全是维基的一下数据集，各种类型的，我用的是：enwiki-latest-pages-articles.xml.bz2
数据集特别大，压缩后的有12个G，解压的话将近60G，但是后面处理时不需要解压。
我是将所有脚本和数据集都存储在一个文件夹中，方便操作：
数据集的处理包括两个阶段：
（1）将xml格式的wiki数据转换成text格式，通过下面这个process_wiki.py脚本实现，process_wiki是自己命名的，所有换成别的也可以：
这里利用了gensim里的维基百科处理类WikiCorpus，通过get_texts将维基里的每篇文章转换位1行text文本，并且去掉了标点符号等内容。
我在执行process_wiki.py脚本脚本时报错了：
一直在纠结这个问题要怎么改正，问了别人也没解决，后来想想执行下一步看看吧，没想到竟然可以。
执行"python process_wiki.py enwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 wiki.en.text":
执行成功了，但是有警告，可能是安装gensim时的警告影响的，因为之前安装gensim的时候，import的时候虽然成功了但是存在一个警告，但是不影响大局。大概跑了三个小时五十分钟，我的机器配置是4核8G内存。
（2）将text文件生成词向量，脚本train_word2vec_model.py如下：
执行python train_word2vec_model.py wiki.en.text wiki.en.text.model wiki.en.text.vector命令：
一个星期之后，提示有个接口过期了，瞬间那个心累啊
然后更新了接口之后，又跑了5天的样子，终于成功了，得到了一个gensim中默认格式的word2vec model和一个原始c版本word2vec的vector格式的模型: wiki.en.text.vector
（3）在ipython中，通过gensim来加载和测试这个模型
试了好几次一直说栈下溢，问了参考帖子的楼主也没有得到解决，但是加载wiki.en.text.model文件却可以成功，也没有存在大文件无法训练的情况：
