wordvec.wv.get_vector

wordvec.wv.get_vector是一个函数，用于获取词向量模型中某个词的向量表示。例如，如果我们有一个训练好的词向量模型wordvec，想要查找单词"apple"的向量表示，可以使用以下代码：

vector = wordvec.wv.get_vector("apple")

这将返回一个长度为N的向量，其中N是词向量模型中的向量维度。这个向量可以用于计算单词之间的相似度、做聚类分析等任务。

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w2v_model=Word2Vec(sentences=text,window=2,vector_size=128,min_count=1) vocab_list=[word for word in w2v_model.wv.key_to_index] data=np.zeros([len(vocab_list)+1,w2v_model.vector_size]) for i in range(len(vocab_list)): data[i+1]=w2v_model.wv[vocab_list[i]]解释代码意思

这段代码是使用gensim库中的Word2Vec模型，对一个文本列表进行词向量训练。具体来说，它通过传入的文本列表（text）训练一个大小为128的词向量模型（vector_size=128），并将其中出现过的所有词汇（min_count=1）的词向量存储到一个n+1行128列的矩阵中（其中n为词汇表的大小）。其中，第一行的词向量都是0，是为了方便后续对输入文本中未出现过的词汇进行处理而添加的。最后，将词汇表中每个词汇的词向量存储到data数组中，对应下标为该词汇在vocab_list中的下标+1。

input_dim = len(model_word.wv.index_to_key) + 1

这段代码应该是定义了一个变量 input_dim，其值为通过 Word2Vec 模型对象 model_word 计算得到的词汇表的大小（即词汇表中不同单词的个数）。具体来说，model_word.wv.index_to_key 是 Word2Vec 模型对象的一个属性，它返回的是一个列表，包含了词汇表中所有单词的字符串形式。len(model_word.wv.index_to_key) 就是这个列表的长度，也就是词汇表中不同单词的个数。