gensim.models.word2vec请给出参考案例

好的，以下是一个使用gensim模块中的word2vec模型进行训练和测试的参考案例：

from gensim.models import Word2Vec

# 准备训练数据
sentences = [['this', 'is', 'the', 'first', 'sentence', 'for', 'word2vec'],
            ['this', 'is', 'the', 'second', 'sentence'],
            ['the', 'third', 'sentence'],
            ['sentence', 'number', 'four'],
            ['sentence', 'number', 'five'],
            ['another', 'sentence', 'is', 'here'],
            ['and', 'the', 'final', 'sentence']]

# 训练word2vec模型
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

# 测试模型
print(model.wv['sentence'])
print(model.wv.similarity('sentence', 'number'))
print(model.wv.most_similar(positive=['sentence', 'number'], negative=['this']))

以上代码中，我们首先准备了训练数据，然后使用Word2Vec类进行模型的训练。训练完成后，我们可以使用模型进行测试，比如获取特定单词的向量表示、计算两个单词之间的相似度、找到与指定单词最相似的单词等等。