import gensim
word2vec_model = KeyedVectors.load_word2vec_format('Path:/…/ChineseEmbeddingMin.txt', binary=False, unicode_errors='ignore')

这里，“binary=False” 是指text 形式；binary=True 是指 binary 形式。

报错1：
“EOFError: unexpected end of input; is count incorrect or file otherwise damaged?”

原因：
训练好的词向量文件（不是词向量模型），第一行有两个数字“500 100”，前者指“此文件中共有多少个词”（这个数和实际词的数对不上才报了上边的错），后者指“每个词的维度”。

解决方法：
ctrl+End找到文件最底部，查看文件行数（此处为501），行数减1为实际词数（500）。核对下第一行第一个数和实际的词数是否一致？此处“500 100”第一个数和（501-1）一致，所以报错可以解决。