维基百科词向量 sgns.wiki.char.bz2解压后文件后缀名是.char, 可以通过一些方法得到.txt结尾的文件，有35万多个字词和符号，300维的向量表示。将词向量作为词嵌入层时需要加载全部的词向量到内存，如果计算机的内存不够大，会直接内存溢出。所以，截取8000，20000个词汇的词向量进行使用，在配置普遍的设备也能运行。该项目提供了100多个使用不同表示（密集和稀疏），上下文特征（单词，ngram，字符等）和语料库训练的中文单词向量（嵌入）。人们可以很容易地获得具有不同属性的预训练向量，并将它们用于下游任务。

资源来源 https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors

使用gensim对维基百科作为预训练语料（约1.6G语料），生成词汇量约13000个词汇，维度为300，文件大小为45.6MB。使用方法，参考博客：https://blog.csdn.net/qq_36426650/article/details/87738919

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100 Chinese Word Vectors 上百种预训练中文词向量

使用GWE（中文字形特征提取）预训练词向量（1.6GB维基百科语料），维度为300，词汇量约13000，文件大小为41.2MB

中文单词向量 该项目提供了100多个中文单词向量（嵌入），它们经过不同表示（密集和稀疏），上下文特征（单词，ngram，字符等）和语料库的训练。 可以轻松获得具有不同属性的预训练向量，并将其用于下游任务。 此外，我们提供了一个中文类比推理数据集CA8和一个评估工具包，供用户评估其词向量的质量。 参考 如果使用这些嵌入和CA8数据集，请引用该论文。 沉力，赵哲，胡仁芬，李文思，刘涛，杜小勇， ，ACL 2018。 @InProceedings{P18-2023, author = "Li, Shen and Zhao, Zhe and Hu, Renfen and Li, Wensi and Liu, Tao and Du, Xiaoyong", title = "Analogical Reasoning on Chinese M

使用维基百科训练简体中文词向量-附件资源

使用gensim对维基百科作为预训练语料（约1.6G语料），生成词汇量约13000个词汇，维度为300，文件大小为45.6MB。使用方法，参考博客：https://blog.csdn.net/qq_36426650/article/details/87738919

python synonyms中所需的中文词向量文件，下载后请放置于/root/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/synonyms/data/words.vector.gz