本文介绍如何使用gensim库中的Word2Vec模型构建词向量。通过三个步骤：初始化模型对象、构建词典及构建神经网络模型。示例展示了如何加载语料库并设置关键参数如min_count和workers。
利用gensim.models.Word2Vec构建词向量模型，包含三步：建立一个空的模型对象，遍历语料库构建词典，遍历语料库构建神经网络模型
例子：
from gensim.models.word2vec import LineSentence
model = gensim.models.Word2Vec(LineSentence('corpus.txt'), min_count=5, workers=4)参数：
min_count指定了训练词语的最小出现次数
worker 指定了完成训练过程的线程数，默认为1不使用多线程。注意只有安装Cython的前提下该参数设置才有意义
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