diff --git a/readme.md b/readme.md
new file mode 100644
index 0000000..c06977a
--- /dev/null
+++ b/readme.md
@@ -0,0 +1,84 @@
+# Chinese-Word2vec-Medicine
+
+
+
+#### 中文生物医学词向量，可能是目前唯一一个医学领域的中文词向量。
+
+
+
+##### 之前需要做医学相关的课题，要用医学相关的词向量，可惜一直找不到，只好自己来做了。
+
+##### 为了完成这个医学词向量，花了几天时间找了各种医学生物语料库和相关数据集并对其整理。整体语料库包括医学文献，医患对话，维基百科百度知道等医学相关问题，整体语料库共计1.6G,总共7052948句子，仅为生物医学领域相关语料。
+
+
+
+### 已上传至百度网盘  欢迎使用
+
+#### https://pan.baidu.com/s/1YqTOlDqZ3bTzGYAGMxW2Cw 
+
+### 提取码：**8888** 
+
+### 
+
+
+
+
+
+## 词向量对比
+
+### 医学词向量
+
+> wv1.most_similar('海马')
+> Out[30]: 
+> [('额叶', 0.4515002965927124),
+>  ('颞叶', 0.4498691260814667),
+>  ('枕叶', 0.38755619525909424),
+>  ('顶叶', 0.386254221200943),
+>  ('基底节', 0.381935179233551),
+>  ('岛叶', 0.35826876759529114),
+>  ('苍白球', 0.33769935369491577),
+>  ('尾状核', 0.33755943179130554),
+>  ('大脑半球', 0.33359262347221375),
+>  ('额页', 0.32096001505851746)]
+
+### 通用词向量(https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors)
+
+> wv2.most_similar('海马')
+> Out[31]: 
+>
+> [('海马牌', 0.6078361868858337), 
+>
+> ('海马齿', 0.5532827377319336), 
+>
+> ('普力马', 0.5418268442153931),
+>
+>  ('马自达', 0.5407805442810059),
+>
+>  ('东南汽车', 0.5387718677520752),
+>
+>  ('000572', 0.5375587344169617), 
+>
+> ('宝骏', 0.5361850261688232),
+>
+>  ('海马回', 0.5352568030357361), 
+>
+> ('北汽', 0.5325318574905396), 
+>
+> ('小海马', 0.5315144062042236)]
+
+
+
+此医学词向量含278256个生物医学相关词汇，维度512，使用gensim训练。
+
+```python
+model = word2vec.Word2Vec(sent, sg=0, epochs=8,vector_size=512,  window=5,  min_count=4,  negative=3, sample=0.001, hs=1, workers=16)
+```
+
+想要使用只需要通过 gensim.models.KeyedVectors加载使用即可。
+
+```python
+model = KeyedVectors.load_word2vec_format('Medical.txt', binary=False)
+```
+
+### 
+