Gensim word2vec 模型是否与 Mikolov 的标准模型相同？
Is the Gensim word2vec model same as the standard model by Mikolov?
我正在实施一篇论文来比较我们的表现。在论文中，uathor 说
300-dimensional pre-trained word2vec vectors (Mikolov et al., 2013)
我想知道预训练的 word2vec Gensim 模型 here is same as the pretrained embeddings on the official Google site（GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz 文件）
我怀疑的来源是 Gensim 文档中的这一行（在 Word2Vec 演示部分）
We will fetch the Word2Vec model trained on part of the Google News dataset, covering approximately 3 million words and phrases
这是否意味着 gensim 上的模型未完全训练？它与 Mikolov 的官方嵌入不同吗？
用于读取词向量的演示代码正在下载完全相同的 Google 训练的 GoogleNews-vectors-negative300 向量集。 （没有其他人可以尝试重新训练该数据集，因为新闻文章用户的原始语料库，如果我没记错的话，2013 年左右超过 100B 词的训练数据，是 Google 内部的。）
在算法上，gensim Word2Vec 实现是在 Google/Mikolov 发布的 word2vec.c 代码之后紧密建模的，因此应该在可衡量的方面匹配其结果新训练的向量。 （线程方法的细微差别可能会略有不同。）
我正在实施一篇论文来比较我们的表现。在论文中，uathor 说
300-dimensional pre-trained word2vec vectors (Mikolov et al., 2013)
我想知道预训练的 word2vec Gensim 模型 here is same as the pretrained embeddings on the official Google site（GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz 文件）
我怀疑的来源是 Gensim 文档中的这一行（在 Word2Vec 演示部分）
We will fetch the Word2Vec model trained on part of the Google News dataset, covering approximately 3 million words and phrases
这是否意味着 gensim 上的模型未完全训练？它与 Mikolov 的官方嵌入不同吗？
用于读取词向量的演示代码正在下载完全相同的 Google 训练的 GoogleNews-vectors-negative300 向量集。 （没有其他人可以尝试重新训练该数据集，因为新闻文章用户的原始语料库，如果我没记错的话，2013 年左右超过 100B 词的训练数据，是 Google 内部的。）
在算法上，gensim Word2Vec 实现是在 Google/Mikolov 发布的 word2vec.c 代码之后紧密建模的，因此应该在可衡量的方面匹配其结果新训练的向量。 （线程方法的细微差别可能会略有不同。）