选择第四种方法，可以防止加载数据内存过载问题。 因为在模型训练时，sentences是一个迭代器，不会把全部数据加载到内存，只把需要的一部分数据加载到内存中。
语料载入方法：
1）sentences = [['你好', '，', '好久不见', '。'], ['今天', '天气', '真好' '，', '我们', '出去', '玩', '吧', '。']]
2）sentences=word2vec.Text8Corpus('语料名')
http://mattmahoney.net/dc/text8.zip 可下载数据
text8.zip解压
text8文件里的数据格式是以空格分开的，只有一行数据:sentences=word2vec.Text8Corpus('text8') 它会自己切分句子长度
sentences=word2vec.Text8Corpus('cropus.txt')
3）sentences = word2vec.LineSentence('语料名')
Python gensim.models.word2vec.LineSentence() Examples
sentences = word2vec.LineSentence('cropus.txt') cropus.txt是多行的
4）sentences = word2vec.PathLineSentences('baikeData\\')
处理某个目录下的文件，按照文件名字母排序的顺序处理。
sentences = word2vec.PathLineSentences('baikeData\\')
.txt文件的格式：多行，且词与词之间用空格分开
参考文章：
【1】models.word2vec – Word2vec embeddings
【2】gensim
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