分析流程：
加载预训练词向量模型：https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors/
from gensim.models import KeyedVectors cn_model = KeyedVectors.load_word2vec_format(‘H:/词向量/word+Ngram/sgns.zhihu.bigram‘, binary=False)
查看词语的向量模型表示： 维度为300
词语相似度：向量余弦值
最相似的词：
准备一个训练集，4000个酒店评论，其中2000条为pos积极的，2000条为消极的，每条评论放在一个文件中。
end
原文：https://www.cnblogs.com/zhuxiang1633/p/10331618.html