在美赛的时候，用了一下这个模型，发一下。
Word2Vec是一种用于将文本转换为向量表示的技术。它是Google在2013年开发的一种工具，主要用于将单词转换为向量表示，并在向量空间中找到单词之间的语义关系。Word2Vec模型有两种架构：连续词袋模型（Continuous Bag-of-Words，简称CBOW）和跳跃式模型（Skip-Gram）。
在CBOW模型中，模型试图从上下文中推断出当前单词，而在Skip-Gram模型中，模型试图从当前单词中推断出上下文单词。Word2Vec的目标是学习到一个向量空间，使得在这个向量空间中，语义上相似的单词在空间上也比较接近。具体地说，Word2Vec将单词表示为高维向量，这些向量被设计为捕捉到单词在上下文中出现的概率分布。这些向量被训练出来后，可以用于各种自然语言处理任务，如文本分类、语言翻译和情感分析等。
在一般情况下，Skip-gram算法对于训练较小的语料库或者低频单词表现较好，而CBOW算法对于训练较大的语料库或者高频单词表现较好。
话不多说，直接上代码。
import pandas as pdfrom gensim.models import Word2Vec# 读入数据# 读取训练文本with open('output.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:sentences = [line.strip().split() for line in f]# 训练Word2Vec模型model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4, sg=1)model.save('word2vec.model')# 读取另一个文件，提取单词的特征向量并保存到vector.csvdf = pd.read_csv('word.csv',encoding="gbk")word_list = df['Word'].tolist()vectors = []for word in word_list:if word in model.wv:vectors.append(model.wv[word])else:vectors.append([0] * 100)# 如果单词不在词汇表中，填充为0向量vectors_df = pd.DataFrame(vectors)vectors_df.to_csv('2.csv', index=False, header=None)然后我解释一下每一步都是干什么的。
with open('output.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:sentences = [line.strip().split() for line in f]打开名为 “output.txt” 的文件并读取其中的文本，将其转化为一个嵌套列表的形式，每个列表表示文本中的一句话，每个句子中的单词被拆分成单独的元素。
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4, sg=1)model.save('word2vec.model')使用 Word2Vec 对句子进行训练。其中，vector_size 表示特征向量的维度，window 表示在每个单词周围的最大距离，min_count 表示单词的最小出现次数，workers 表示并行训练的线程数，sg 表示使用的算法类型（sg=1表示使用Skip-gram算法进行训练，而sg=0表示使用CBOW算法进行训练）。最后将训练好的模型保存在名为 “word2vec.model” 的文件中。
df = pd.read_csv('word.csv', encoding="gbk")word_list = df['Word'].tolist()使用 pandas 库读取名为 “word.csv” 的文件，提取其中 “Word” 列的数据，将其转化为列表形式。这个数据就是我们需要提取特征向量的数据
vectors = []for word in word_list:if word in model.wv:vectors.append(model.wv[word])else:vectors.append([0] * 100)对于列表中的每个单词，判断其是否在训练好的 Word2Vec 模型中。如果存在，则提取其特征向量并添加到 vectors 列表中；否则将其向量设为全为 0 的向量。
问题就在这，你要是训练用的文本不够多，没有你要提取向量的单词，你结果就是0.
vectors_df = pd.DataFrame(vectors)vectors_df.to_csv('WordVector.csv', index=False, header=None)将 vectors 列表转化为 pandas 数据帧格式，并将其保存为名为 “WordVector.csv” 的文件
output.txt就是模型的训练数据，本来Google已经提供了训练数据了但我一直下载不成功。Google那个数据更大，应该要训练挺长时间的。
数据网址：https://code.google.com/archive/p/word2vec/
如果下载成功了那个，就可以把训练模型的代码改一下。（路径写对就行）
# 加载预训练模型model_path = 'path/to/GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz'model = KeyedVectors.load_word2vec_format(model_path, binary=True)然后看数据
Word.csv长这样
结果提取的向量长这样，每一行对应一个单词的特征向量，一共100列就是100维的特征向量。
