腾讯AI Lab近日宣布开源大规模、高质量的中文词向量数据集，该数据包含800万中文词汇。
此次公布的中文词向量数据在覆盖率、新鲜度和准确性上有大幅提高，具体的训练及方法在这里不在赘述。
下载地址为https://ai.tencent.com/ailab/nlp/embedding.html，压缩包为6.3G，解压后有15.5G
中文词向量保存在txt文件中，第一行为词汇的总数和词向量维度。从第二行开始，每一行由单词（包括标点符号） 和具体的词向量组成，之间用空格隔开。具体的读取方法如下所示。
with open(r'E:\Tencent_AILab_ChineseEmbedding\Tencent_AILab_ChineseEmbedding.txt','r',encoding='utf-8') as f:
f.readline()#第一行为词汇数和向量维度，在这里不予展示
f.readline()
m=f.readline()#读取第三个词
vecdic = dict()#构造字典
vectorlist = m.split()#切分一行，分为词汇和词向量
vector = list(map(lambda x:float(x),vectorlist[1:]))#对词向量进行处理
vec = np.array(vector)#将列表转化为array
vecdic[vectorlist[0]]=vec
print(vectorlist[0])
print(vecdic['的'])
结果如下图所示：
