选用历年《矛盾文学奖作品》为语料库，训练word vector

详细博客：word2vec在中文数据集上的实验

• 历年矛盾文学奖作品
• 数据下载地址 (encoding = utf-8)
  • 百度盘_raw (未处理 encoding = gb18030)
  • 百度盘
  • dropbox_raw
  • dropbox
• 数据存放说明（参考每个目录下的readme）
  • raw_data （数据堂的源数据存放位置；[可选] 文本编码：gb18030）
  • data （其他来源的数据存放位置； 文本编码：utf-8）
  • cut_data （分词后的文本）

• gensim （word2vec）
• jieba （分词）

• coding.py (可选)
  • 如果使用数据堂数据，需要先做编码的encoding，把所有的txt文件放在raw_data里，运行coding.py即可在 data/ 目录下生成转码的后的文本
• data_pre.py
  • 数据预处理，读取 data/ 下的txt文本，运行后会在 cut_data/ 目录下生成分词后的结果，每行是一个句子，每句话的单词用空白符分割
• model.py
  • 训练word2vec模型，生成的模型会保存为根目录下的my.model
• api.py
  • 直接调用模型，用户输入中文词语，返回相似的词
• stopword.lib
  • 每行是一个stopword，可以自行添加和修改

具体说明参考： word2vec在中文数据集上的实验