$ python3 word2vec.py -h
usage: word2vec.py [-h] [-f FILE] [-s NUM_STEPS] [-v VOCAB_SIZE]
                   [-b BATCH_SIZE] [-e EMBED_SIZE] [-k SKIP_WINDOW]
                   [-n NUM_SKIPS] [-S NUM_SAMPLED] [-l LEARNING_RATE]
                   [-w SHOW_STEP] [-B VERBOSE_STEP] [-V VALID_SIZE]
                   [-W VALID_WINDOW]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -f FILE, --file FILE  text file to apply the model (default=basic_pt.txt)
  -s NUM_STEPS, --num_steps NUM_STEPS
                        number of training steps (default=100000)
  -v VOCAB_SIZE, --vocab_size VOCAB_SIZE
                        vocab size (default=50000)
  -b BATCH_SIZE, --batch_size BATCH_SIZE
                        batch size (default=128)
  -e EMBED_SIZE, --embed_size EMBED_SIZE
                        embeddings size (default=128)
  -k SKIP_WINDOW, --skip_window SKIP_WINDOW
                        skip window (default=1)
  -n NUM_SKIPS, --num_skips NUM_SKIPS
                        number of skips, number of times a center word will be
                        re-used (default=2)
  -S NUM_SAMPLED, --num_sampled NUM_SAMPLED
                        number of negativ samples(default=64)
  -l LEARNING_RATE, --learning_rate LEARNING_RATE
                        learning rate (default=1.0)
  -w SHOW_STEP, --show_step SHOW_STEP
                        show result in multiples of this step (default=2000)
  -B VERBOSE_STEP, --verbose_step VERBOSE_STEP
                        show similar words in multiples of this step
                        (default=10000)
  -V VALID_SIZE, --valid_size VALID_SIZE
                        number of words to display similarity(default=16)
  -W VALID_WINDOW, --valid_window VALID_WINDOW
                        number of words to from vocab to choose the words to
                        display similarity(default=100)

$ source download_wiki_pt.sh
$ python3 word2vec.py -f ./data/pt96.txt -s 2001 -w 200 -B 1000

&&&&&&&&& For TensorBoard visualization type &&&&&&&&&&&

tensorboard  --logdir=./graphs/22-03-2017_14-36-06


&&&&&&&&& And for the 3d embedding visualization type &&

tensorboard  --logdir=./processed

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The emmbedding vectors can be found in
      ./pickles/pt96.pickle