text: # word2vec_model.py
  # Создание предметной модели word2vec
  from comments_reader import JsonCorpusReader
  from transformer import TextNormalizer
  # Для обучения
  from gensim.models.word2vec import Word2Vec
  # Для тестов
  from nltk.stem.snowball import SnowballStemmer
  
  
  if __name__ == '__main__':
      # Предварительная обработка
      corpus = JsonCorpusReader('corpus_marked')
      # Формат [["слова"], ["слова"]]
      token_list = list(TextNormalizer().fit_transform(corpus.words()))
  
      # Параметры
      num_features = 300
      min_word_count = 1
      num_workers = 4
      window_size = 6
      subsampling = 1e-3
  
      # Создание экземпляра
      model = Word2Vec(
          token_list,
          workers=num_workers,
          size=num_features,
          min_count=min_word_count,
          window=window_size,
          sample=subsampling
      )
  
      # Заморозка модели, исключение ненужных выходных весов
      model.init_sims(replace=True)
  
      # Сохранение
      model_name = "vk_comment_model"
      model.save(model_name)
  
      # Загрузка
      model_name = "vk_comment_model"
      model = Word2Vec.load(model_name)
  
      stemmer = SnowballStemmer('russian')
      print(model.wv.similarity(stemmer.stem("поезд"), stemmer.stem("Пусан")))
      print(model.wv[stemmer.stem("поезд")])
  