关于Word2Vec，上篇文章文本分类特征提取之Word2Vec中已有还算详尽的叙述。简单总结下：word2vec是Google在2013年提出的一款开源工具，其是一个Deep Learning模型（实际上该模型层次较浅，严格上还不能算是深层模型，如果word2vec上层再套一层与具体应用相关的输出层，如Softmax，便更像是一个深层模型），它将词表征成实数值向量，采用CBOW（Continuous Bag-Of-Words Model，连续词袋模型）和Skip-Gram(Continuous Skip-GramModel)两种模型。具体原理，网上有很多。
文本语料训练数据集
下面提供一些网上能下载到的中文的好语料，供研究人员学习使用。
(1)中科院自动化所的中英文新闻语料库
http://www.datatang.com/data/13484
中文新闻分类语料库从凤凰、新浪、网易、腾讯等版面搜集。
英语新闻分类语料库为Reuters-21578的ModApte版本。
(2)搜狗的中文新闻语料库
http://www.sogou.com/labs/resource/cs.php包括搜狐的大量新闻语料与对应的分类信息。有不同大小的版本可以下载。
(3)李荣陆老师的中文语料库
http://www.datatang.com/data/11968压缩后有240M大小
(4)谭松波老师的中文文本分类语料
http://www.datatang.com/data/11970
不仅包含大的分类，例如经济、运动等等，每个大类下面还包含具体的小类，例如运动包含篮球、足球等等。能够作为层次分类的语料库，非常实用。这个网址免积分(谭松波老师的主页)：http://www.searchforum.org.cn/tansongbo/corpus1.php
(5)网易分类文本数据
http://www.datatang.com/data/11965包含运动、汽车等六大类的4000条文本数据。
(6)中文文本分类语料
http://www.datatang.com/data/11963包含Arts、Literature等类别的语料文本。
(7)更全的搜狗文本分类语料
http://www.sogou.com/labs/resource/cs.php搜狗实验室发布的文本分类语料，有不同大小的数据版本供免费下载.
这几种分词工具的区别，可以参加：http://blog.csdn.net/wauwa/article/details/7865526。
文本分类特征提取之Word2Vec
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