1.准備語料
將分好詞的語料保存為×××.txt
2.准備源碼
下載地址：https://github.com/stanfordnlp/GloVe，解壓后將語料×××.txt添加到GloVe-master文件夾下
3.修改訓練語料地址
打開demo.sh文件，由於默認是下載TXT8作為語料，故將這段代碼刪除，並修改CORPUS=×××.txt，最終文件內容如下：
其他應該都可以自行修改。
4.執行
打開終端，進入GloVe-master文件后：
(1)make
(2)./demo.sh
5.修改詞向量文件
訓練后會得到vetors.txt，打開后在第一行加上vacob_size vector_size，這樣才能用word2vec的load函數加載成功
vacob_size vector_size可在訓練時看到：
6.加載使用巽寮的詞向量
1 from gensim.models import Word2Vec 2 3 model = Word2Vec.load_word2vec_format(‘vectors.txt’, binary=False)
接下來的使用就和word2vec一樣