1、评价sg=0与sg=1的区别 结果原文：sg_difference.txt
sg=0 sg=1
绑定 1
关联 1
小票机 1
促销 1
外卖 1
厨打 1
支付 1
打印 1
预约 1
导入 1
哪里 1
添加 1
修改 1
设置 1
取消 1
关闭 1
打折 1
团购 1
卖 1
优惠券 1
网点 1
限制 1
22 10 12
考虑到担心过拟合以及skip-gram相似度偏大，在评测里占优势（实际上使用并不会这么好）,我还是决定使用CBOW，结果更稳定，训练速度也更快
取消
====== model1 ======
[('作废', 0.6092526912689209), ('关闭', 0.6043184995651245), ('消除', 0.574714183807373),
====== model2 ======
[('不能取消', 0.7959584593772888), ('掉', 0.6829575300216675), ('关不了', 0.682915449142456),
我发现skip-gram很容易过拟合，需要训练数据更多更大才行
而且，我发现即便是相同的参数，两次训练得到的模型也是不一样的，可以理解，毕竟训练得到的是学习到的近似结果。