Bag-of-words模型，BOW模型（词袋模型）假定对于一个文档，忽略它的单词顺序和语法、句法等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合，文档中每个词汇的出现都是独立的，不依赖于其它词汇是否出现。也就是说，文档中任意一个位置出现的任何单词，都不受该文档语意影响而独立选择的。
基于词袋模型的文本离散化表示存在着数据稀疏、向量维度过高、字词之间的关系无法度量的问题，适用于浅层的机器学习模型，不适用于深度学习模型。
Word2vec使用大量未注释的纯文本，word2vec自动学习到词汇之间的关系，输出是向量，每个词汇一个向量，具有显着的线性语义关系，由此我们可以做诸如vec（“king”） - vec（“man”）+ vec（“woman”）= ~vec（“queen”）之类的加减运算，或vec（“蒙特利尔加拿大人队”） - vec（“蒙特利尔”）+ vec（“多伦多”）等于“多伦多枫叶队”的向量。
在中文文本数据里常常会涉及一些外文词汇，尤其是科技领域包含有大量的英文词汇，这时就需要对英文文本数据进行规范化处理了，主要是小写化、词干提取和词形还原。
小写化：lower（）就可以转换
词干提取：Porter Stemming算法进行词干分析
词形还原：WordNet词法数据库进行词式化（词形还原就是去掉单词的词缀，提取单词的主干部分，通常提取后的词汇会是字典中的单词，不同于词干提取（stemming），提取后的单词不一定会出现在词汇中。）
Word2Vec接受几个影响训练速度和质量的参数，理解它们的大致原理对于训练出一个符合业务需要的Word2Vec模型是至关重要的。
word2Vec输入是词汇，输出是词向量
min_count：用于修剪内部字典（Prune the Internal Dictionary），设置记录词汇出现的最低次数，默认值为5
size：是gensim Word2Vec将词汇映射到的N维空间的维度数量（N），默认size是100，较大的size值需要更多的训练数据，但可以产生更好（更准确）的模型。 合理的size数值介于在几十到几百之间。 如果你拥有的数据较少，那就把维度值设置小一点，这将在一定程度上减少模型的过拟合，尽量提高模型的表现效果。
workers：workers是一个用于训练并行化的参数，可以加快训练速度，默认值3
iter：是模型训练时在整个训练语料库上的迭代次数，假如参与训练的文本量较少，就需要把这个参数调大一些。
sg：是模型训练所采用的的算法类型，默认值为0
1 代表 skip-gram，该模型从上下文语境（context）对目标词汇（target word）的预测中学习到其词向量的表达
0 代表 CBOW，该模型从目标词汇（target word）对上下文语境（context）的预测中学习到其词向量的表达
window：控制窗口，它指当前词和预测词之间的最大距离，默认值为5，如果设得较小，那么模型学习到的是词汇间的组合性关系（词性相异），比如“苹果”和“好红”，“主席”和“伟大”，后者对前者是一种修饰关系；如果设置得较大，会学习到词汇之间的聚合性关系（词性相同），比如“伟大”和“注明”、“可爱”和“卡哇伊”。
假如语料够多，笔者一般会设置得大一些，8~10，因为词汇间的聚合关系能很好的捕捉到词汇之间的相似性关系，能很好的解决词袋表示中多词一义的问题，发现词汇/语句之间的潜在语义相关性。
model = gensim.models.Word2Vec( sentences, size = 50, sg=1, min_count= 3, window = 8, iter = 20 )
Word2Vec有一种更为高级的用法，即在线训练，也就是说，当有了新的数据，就可以直接在原来已经训练好的模型上接着训练，而不用从头再来，后续可以不断加入新的语句（经过文本预处理）来提升模型的表现效果。
model.build_vocab(more_sentences, update=True) #注意该方法中的参数update，默认为False,增量更新模型时，需要设置为True model.train(more_sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)
文本先用jieba进行分词，再对词进行规范化处理，再用word2rec进行词向量转化。