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下述参数表示对每个输入词向量训练函数的句子迭代的次数。
这可以理解为用
来向训练函数中输入数据的迭代器的迭代次数，通常情况下，训练函数第一
次接收数据用来收集单词并计算词频，第二次及以后，用来做神经网络训练。
因为会迭代iterations+1次，所以此参数至少为1。
也可以更大，用以增加对
每个输入的训练次数，但训练速度会更慢。
现在模块的训练函数中，指明了
build_vo操作，所以就是训练一次。
这样做，而不是直接用
gensimodels.Word2Vec（corpus）是为了可以处理输入数据不能重复的情
况，扩展性更好。
'''
&ions=1
n_exposures=10#训练中，出现频率低于10次的词会被忽略
window_size=10#训练中考虑的上下文的最大长度
batch_size=32
n_epoch=10
ih=100
#并行cpu的数量，可设置为cpu的核心数量
ultiprog.t（）
#定义加载语料库函数
defloadcorpus（）：
#读取语料库，文件格式txt，编码utf-8
corpus=code（'语料_sep.txt'，'w'，'utf-8'）
source=code（"语料.txt"，eng='utf-8'）
line=soure（）
#分词
whileli;"：
&rip（'n'）
&=jieba.e，cut_all=False）#精确模式
output=''.joi））#空格拼接
corpus.write（output+''）#空格取代换行'rn'
line=soure（）
else：
corpus.write（'rn'）
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