一、简要介绍
word2vec是Google在2013年发布的一个开源项目，它能够将词表征为实数值向量的高效工具，采用的模型有CBOW(Continuous Bag-Of-Words，即连续的词袋模型)和Skip-Gram两种。word2vec项目详细信息请参见。
word2vec通过训练，可以把文本内容的处理简化为K维向量空间中的向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度，因此，word2vec输出的词向量可以用来做聚类、找同义词、词性分析等NLP相关工作。word2vec单机每天可训练上千亿词，可见性能之高效。
与传统信息检索模型中的向量空间模型（VSM）不同，向量空间模型（VSM）是将文档向量化，而word2vec是将词向量化。更新多心请参见。
二、快速入门
1、代码下载
#mkdir word2vec && cd word2vec
#svn co
2、编译源码
修改makefile，以linux为例，将编译选项-Ofast改为-O2或者-g（调试时用），删除编译器不认识的选项-march=native和-Wno-unused-result。编译word2vec工具：
#make
编译通过后，产生word2vec和distance。
3、训练分词
训练前确认保语料已经分词过了，执行如下命令，训练模型：
./word2vec -train text8 -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 10 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 8 -binary 1
上面参数说明如下：
-train：输入文件
-output：输出的词向量(或聚类)
-cbow 0：0表示使用skip-gram模型(慢，对罕见词有利)，1表示使用continuous bag-of-words模型(速度快)。
-size 200：每个单词的向量维度是200
-window 10：窗口大小，skip-gram通常在10附近，cbow通常在5附近。
-negative 0：采样使用hierarchical softmax方法(负采样，对常见词有利)，不使用negative sampling方法(对罕见词有利)。
-sample 1e-3：采样阈值，如果一个词语在训练样本中出现的频率越大，那么就越会被采样。
-binary 1：1表示模型存储为二进制，0表示模型存储为文本。
还有其他一些默认参数：
-alpha：学习速率，默认为0.025
-min-count：最低频率，默认是5,如果一个词语在文档中出现的次数小于5，那么就会丢弃。
-classes 5：输出单词聚类(聚类个数为5)，此时将不再输出词向量。
4、词的相似关系提取
执行下面命令，提取词的相似关系：
./distance vectors.bin
比如：输入china，就能得到相似词。
上面过程也可以直接执行脚本demo-word.sh、demo-analogy.sh、demo-phrases.sh等完成编译、训练和相似词查询，默认下载样本数据text8，text8中是以空格分隔的英文单词，共1600多万个单词。
如果你的分词是中文语料，且每个词（term）之间用空格分隔，则也可以直接用word2vec来处理。
5、聚类
word2vec内置聚类（k-means）功能，即用词的向量表示来判断词与词的距离。
./word2vec -train text8 -output classes.txt -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -classes 100
其中，classes表示聚成100个类，这个值可以根据你的语料多少或者分类要求而定。
输出的数据classes.txt分为2列，分别是词和所属于的聚簇：
#sort -k2,2n classes.txt |vim -
zambia 99
zambian 99
zanzibar 99
...
从上面数据可以看出对于部分近似词的聚类效果还是可以的。
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