如何使用Gensim库训练Word2Vec模型时解决"MemoryError"问题？

1. 问题现象与根本原因

当使用Gensim库训练大规模语料的Word2Vec模型时，开发者经常会遭遇MemoryError异常。典型报错表现为：

Traceback (most recent call last):
  File "word2vec_train.py", line 42, in <module>
    model = Word2Vec(sentences, vector_size=300, window=5, min_count=5)
MemoryError: Unable to allocate 3.2GiB for an array with shape...

该问题本质上是由于内存消耗超过系统可用资源导致的，主要影响因素包括：

• 语料库规模（通常超过1GB文本）
• 词向量维度设置（300维以上风险激增）
• 词汇表大小（min_count参数设置过低）
• 上下文窗口配置（window参数过大）

2. 数据预处理优化方案

2.1 流式处理大语料

使用gensim.models.word2vec.PathLineSentences代替直接加载全部数据：

class MySentences(object):
    def __init__(self, dirname):
        self.dirname = dirname
        
    def __iter__(self):
        for fname in os.listdir(self.dirname):
            for line in open(os.path.join(self.dirname, fname)):
                yield line.split()

sentences = MySentences('/corpus_dir')

2.2 词汇表剪枝策略

• 合理设置min_count（建议5-20）
• 使用max_final_vocab限制最大词数
• 添加sample参数降采样高频词

3. 模型参数调优技巧

4. 分布式训练方案

对于超大规模语料（>10GB），建议采用：

1. 分布式Word2Vec：使用gensim的分布式模式
2. 参数服务器架构：通过Spark或Dask实现
3. 增量训练：分批次训练后合并模型

5. 硬件级优化建议

当算法优化达到极限时，可考虑：

• 升级服务器内存（建议64GB+）
• 使用SSD加速磁盘交换
• GPU加速（需修改为Gensim的GPU分支）