架構：skip-gram（慢、對罕見字有利）vs CBOW（快）
· 訓練算法：分層softmax（對罕見字有利）vs 負采樣（對常見詞和低緯向量有利）
負例采樣准確率提高，速度會慢，不使用negative sampling的word2vec本身非常快，但是准確性並不高
· 欠采樣頻繁詞：可以提高結果的准確性和速度（適用范圍1e-3到1e-5）
· 文本（window）大小：skip-gram通常在10附近，CBOW通常在5附近
可以看出，skip-gram進行預測的次數是要多於cbow的：因為每個詞在作為中心詞時，都要使用周圍詞進行預測一次。這樣相當於比cbow的方法多進行了K次（假設K為窗口大小）
，因此時間的復雜度為O(KV)，訓練時間要比cbow要長。
用gensim函數庫訓練Word2Vec模型有很多配置參數。這里對gensim文檔的Word2Vec函數的參數說明進行翻譯，以便不時之需。
class gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None,size=100,alpha=0.025,window=5, min_count=5, max_vocab_size=None, sample=0.001,seed=1, workers=3,min_alpha=0.0001, sg=0, hs=0, negative=5,cbow_mean=1, hashfxn=<built-in function hash>,iter=5,null_word=0, trim_rule=None, sorted_vocab=1, batch_words=10000)
參數：
· sentences：可以是一個·ist，對於大語料集，建議使用BrownCorpus,Text8Corpus或·ineSentence構建。
· sg： 用於設置訓練算法，默認為0，對應CBOW算法；sg=1則采用skip-gram算法。
· size：是指特征向量的維度，默認為100。大的size需要更多的訓練數據,但是效果會更好. 推薦值為幾十到幾百。
· window：表示當前詞與預測詞在一個句子中的最大距離是多少
· alpha: 是學習速率
· seed：用於隨機數發生器。與初始化詞向量有關。
· min_count: 可以對字典做截斷. 詞頻少於min_count次數的單詞會被丟棄掉, 默認值為5
· max_vocab_size: 設置詞向量構建期間的RAM限制。如果所有獨立單詞個數超過這個，則就消除掉其中最不頻繁的一個。每一千萬個單詞需要大約1GB的RAM。設置成None則沒有限制。
· sample: 高頻詞匯的隨機降采樣的配置閾值，默認為1e-3，范圍是(0,1e-5)
· workers參數控制訓練的並行數。
· hs: 如果為1則會采用hierarchica·softmax技巧。 如果設置為0（defau·t），則negative sampling會被使用。
· negative: 如果>0,則會采用negativesamp·ing，用於設置多少個noise words
· cbow_mean: 如果為0，則采用上下文詞向量的和，如果為1（defau·t）則采用均值。只有使用CBOW的時候才起作用。
· hashfxn： hash函數來初始化權重。默認使用python的hash函數
· iter： 迭代次數，默認為5
· trim_rule： 用於設置詞匯表的整理規則，指定那些單詞要留下，哪些要被刪除。可以設置為None（min_count會被使用）或者一個接受()並返回RU·E_DISCARD,uti·s.RU·E_KEEP或者uti·s.RU·E_DEFAU·T的函數。
· sorted_vocab： 如果為1（defau·t），則在分配word index 的時候會先對單詞基於頻率降序排序。
· batch_words：每一批的傳遞給線程的單詞的數量，默認為10000