高效读取词向量的方法

当我们训练的词向量保存为txt时候，如果不是直接读取到内存，找对应词的向量，这样会非常耗时

　　方法1.用gensim读取成model的形式，从内存中获得数据

　　方法2.读取txt文件，用enumerate()将数据放到字典里面，后期查找的时候用这个字典，主要代码如下：

    for i, line in enumerate(codecs.open(emb_path, 'r', 'utf-8')):
        line = line.rstrip().split()
        if len(line) == word_dim + 1:
            pre_trained[line[0]] = np.array(
                [float(x) for x in line[1:]]
            ).astype(np.float32)
        else:
            emb_invalid += 1