word2vec 模型有1个G，无论设置多少内存给模型，都感觉不是一般的慢，无法使用。

[yangnianen]

我的word2vec 模型有1个G，发现运行docVectorModel.nearest 方法是在太慢，我应该如何提高模型训练好的，预测速度？现在大于 20秒以上，真痛心，压根没法用呢

[hankcs]

效率瓶颈有两个方面：

1. 单词查找。你可以传入一个你认为比较快的Map：

   HanLP/src/main/java/com/hankcs/hanlp/mining/word2vec/WordVectorModel.java

   Line 39 in 3c214ec

   * @param storage 一个空白的Map（HashMap等）

2. 向量点积。你可以尝试重载

   HanLP/src/main/java/com/hankcs/hanlp/mining/word2vec/AbstractVectorModel.java

   Line 96 in 7c7e202

   private List<Map.Entry<K, Float>> nearest(K key, Vector vector, int size)

   用多线程实现点积。