里面包含三个文件，text8.dev.txt、text8.test.txt、text8.train.txt。

基于word2vec扩展情感词典和SVM的情感分析方法，顾卓航，张笑燕，随着互联网的快速发展，用户的评论信息已经成为各个商家用于优化产品、服务的重要信息源，如何对这些评论信息进行情感分类已成为

日常生活中 人们要阅读大量的 txt 文本，其内容可能是小说、 教程集词典等。 很多情况下 很多情况下 我们只是 我们只是 需要从文本中 需要从文本中 查找某 查找某 一些 片段来解决我们的 片段来解决我们的 片段来解决我们的 片段来解决我们的 问题 。 比如 ，通过 查找法律文献 中的一些段落 来解决我们的法律疑惑 ，这时并不需要 ，这时并不需要 精 读整个 法律文献 ；对于小说，有时候我们也 对于小说，有时候我们也 只是想知道 其中一些特殊细节， 并不 想花时间 去通读 整个 小说 ；因此我们希望智能阅读技术够 ；因此我们希望智能阅读技术够 在这方面 提供一些帮 助。

用来测试word2vec的数据样本，从搜狗实验室全网新闻数据库http://www.sogou.com/labs/resource/list_news.php 下载并提取出新闻内容的数据。

word2vec常用训练数据集，text8数据集，解压后放入程序文件夹下，即可在程序中直接载入。

python平台情感分析实例，使用gensim中的doc2vec实现，可用于新版gensim。

word2vec是一组利用神经网络训练语义相关的词向量的工具，它可以捕捉大量文本数据中的语义特征。word2vec具有两个主要的模型架构：Skip-gram和Continuous Bag-of-Words（CBOW）。其中Skip-gram模型侧重于根据目标词预测其上下文词，而CBOW则是通过上下文词来预测目标词。 word2vec模型的内部工作机制主要包括以下几个方面： 1. 词向量（Word Vectors）及其应用 词向量是将词语转换为数学上的向量表达形式，这些向量能够以数值的方式表示词与词之间的相似性与差异性。一个词向量通常由一个高维空间中的点表示，这个点的每一个维度都代表了这个词在不同特征上的分量。通过计算词向量之间的余弦相似度或者欧氏距离，可以度量词汇之间的相似度。这种度量被广泛应用于诸如语义搜索、文本聚类、情感分析、机器翻译等自然语言处理任务中。 2. Skip-gram模型架构 Skip-gram模型的基本思想是根据给定的输入词预测其上下文中的词。模型包含一个输入层，一个隐藏层，以及一个输出层。输入层接收一个独热编码表示的词向量，隐藏层通过权值矩阵将输入的词向量转换成新的向量表示，输出层则尝试根据这个隐藏层的向量来预测上下文中的词。Skip-gram的核心在于其能够处理大量的词汇，并且通过预测上下文的方式有效地学习到词汇的语义信息。 3. 采样技术 随着训练数据集的增加，模型会遇到性能问题，同时高频词汇会占据过多的训练时间。因此，word2vec引入了多种采样技术来提升模型的训练效率和性能。 - 子采样频繁词：减少高频词汇在训练集中的频率，使得模型有更多机会学习低频词汇。 - 上下文位置加权：根据词汇在上下文中的位置给予不同的权重，通常距离目标词越近的词权重越大。 - 负采样（Negative Sampling）：通过从词汇表中随机选择若干个“非目标词”作为负样本，以简化模型的学习难度。 4. 模型变体 word2vec的变体包括CBOW、层次化softmax（Hierarchical Softmax）等。CBOW利用上下文中的词来预测目标词，适用于数据量较小的场合。层次化softmax是一种减少计算量的技术，通过构建一棵霍夫曼树来对每个词进行编码，从而有效减少计算损失函数时的计算量。 5. FAQ与资源 除了算法的具体内容，文档还提供了相关的常见问题解答（FAQ）以及推荐的学习资源。这包括了原始论文、代码实现、数学原理的理解以及各种实现方式的调查。 word2vec作为一种深度学习框架下的词嵌入技术，为自然语言处理领域提供了强大的语义分析工具。通过上述知识点的掌握，我们可以更深刻地理解word2vec的工作原理，并有效地将其应用于机器学习与自然语言处理的实践中。

word2vec原理及数学详解

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中文维基百科语料库，将其转换为文本文件后，进行繁体字转换为简体字，字符集转换，分词，然后训练得到模型以及向量。由于文件上传的大小限制是60MB，而训练后的所有文件大小有1G以上，所以这里只提供了下载链接，地址在网盘中。使用python中的gensim包进行训练得到的，运行时间较长，纯粹的维基百科中文语料训练后的结果，拿去可以直接使用。