日本語の自然言語処理で分散表現を使おうと思った場合、まず頭に浮かぶのはword2vecだと思います。 特に分散表現自体の精度とかには興味がなく、それを使った対話システムを作りたいだけだったりするのであれば、 データクレンジングや学習には結構時間もかかるので、学習済みの公開モデルを使わせていただくのが手っ取り早そうです。
(単語ベクトルの準備に手間取り、モチベーション低下に繋がる悪い例：対話システムを作りたい！【準備編１】)
調べてみると、よく出来ていそうな公開モデルを２つ見つけたので、その利用方法と気になるベクトル次元数と単語数を調べてみました。 なお、どちらもWikipedia日本語版を学習元にしているようです。
word2vecを使うには、以下のバージョンのgensimを利用します。
$ pip freeze | grep gensim
gensim==1.0.0
白ヤギコーポレーションのモデル
>>> from gensim.models import word2vec
>>> model = word2vec.Word2Vec.load('./shiroyagi/word2vec.gensim.model')
>>> model[u'ニュース'].shape
(50,)
>>> model.corpus_count
1046708
東北大学 乾・岡崎研究室のモデル
>>> from gensim.models import KeyedVectors
>>> model = KeyedVectors.load_word2vec_format('./tohoku_entity_vector/entity_vector.model.bin', binary=True)
>>> model[u'ニュース'].shape
(200,)
>>> len(model.vocab)
1005367
gensimが1.0.0未満の場合（ただしシロヤギさんのモデルは1.0.0以上が必要のようです）
>>> from gensim.models import word2vec
>>> model = word2vec.Word2Vec.load_word2vec_format('./tohoku_entity_vector/entity_vector.model.bin', binary=True)
（追記）Facebookの学習済みFastTextモデル
後日、FacebookのFastTextのレポジトリでも、日本語Wikipediaの分散表現モデルが公開されているのを見つけました。 ボキャブラリ数は少ないみたいですが、ベクトルの次元数が一番大きいです。 もしかすると、ボキャブラリ数に関しては、容量の観点から、不要な用語を除去するなど、うまくデータクレンジングされた結果なのかもしれません。 利用時には要調査です。
>>> from gensim.models import KeyedVectors
>>> model = KeyedVectors.load_word2vec_format('./wiki.ja.vec') # binは読み込めないらしい
>>> model[u'ニュース'].shape
(300,)
>>> len(model.vocab)
580000
まとめ
同じ日本語Wikipediaを学習しているので、ボキャブラリの数は大体同じく約100万程度と十分そうな感じです。 ベクトルの次元数については、白ヤギさんのモデルの方が小さく、動作は軽そうです。 一方で、東北大学のモデルの方が、単語の表現力は高そうなので、色々検証レベルでは色々と無難な気がします。 実はもう少し高次元での処理をしたいので、更にこれをスパース（出来れば２値ベクトル）に変換するようなこと （こういうやつ Sparse Overcomplete Word Vector Representations ） をやりたいのですが、それはまた次回にでも。。