目录
中文语料处理
法一：语料处理为列表
法二：语料是文件（处理为迭代器）
对一个目录下的所有文件生效（法1）
对一个目录下的所有文件生效（法2）
class : gensim.models.word2vec.PathLineSentences
对于单个文件语料，使用LineSentence
语料库获取语料
word2vec中文语料处理及模型训练实践
python gensim训练 word2vec的中文语料格式是什么样的呢？很多经验贴或是忽略了这个地方，或是没有详细说明，此博文详细说明及实践语料的处理方式，并汇总数种语料加载方式。
从文章word2vec词向量训练使用（python gensim）对word2vec的介绍，我们了解到Word2Vec第一个参数sentences要求是是预处理后的训练语料库，需要输入一个可迭代的列表，但是对于较大的语料库，可以考虑直接从磁盘/网络传输句子的迭代。
如果是句子，需要进行分词
如果是文件，需要将文件处理为每一行对应一个句子（已经分词，以空格隔开），实例处理过程见文末。
把Python内置列表当作输入很方便，但当输入量很大的时候，大会占用大量内存。
Gensim需要输入一个可迭代的列表，可以是迭代器，没有必要把一切东西都保存在内存中，提供一个语句，加载处理它，忘记它，加载另一个语句。
一般我们的语料是在文件中存放的，首先，需要保证语料文件内部每一行对应一个句子（已经分词，以空格隔开），方法见上。
对一个目录下的所有文件生效（法1）
这些文件已经被分词好了，如果还需要进一步预处理文件中的单词，如移除数字，提取命名实体… 所有的这些都可以在MySentences 迭代器内进行，保证给work2vec的是处理好的迭代器。
对一个目录下的所有文件生效（法2）
class : gensim.models.word2vec.PathLineSentences
对于单个文件语料，使用LineSentence
class: gensim.models.word2vec.LineSentence
每一行对应一个句子（已经分词，以空格隔开），我们可以直接用LineSentence把txt文件转为所需要的格式。
LineSentence功能解释：Iterate over a file that contains sentences: one line = one sentence. Words must be already preprocessed and separated by whitespace(对包含句子的文件进行迭代:一行=一句话。单词必须经过预处理，并由空格分隔)
gensim.models.word2vec.LineSentence(source, max_sentence_length=10000, limit=None) 预处理类，限制句子最大长度，文档最大行数 拿到了分词后的文件，在一般的NLP处理中，会需要去停用词。由于word2vec的算法依赖于上下文，而上下文有可能就是停词。因此对于word2vec，我们可以不用去停词。
语料库获取语料
class gensim.models.word2vec.Text8Corpus
（实践部分代码改编自链接）原始小说语料下载《人民的名义》