使用KeyedVectors.load_word2vec_format加载词向量后获取单个词向量

使用`KeyedVectors.load_word2vec_format`加载词向量后，可以通过以下方式获取单个词向量：

from gensim.models import KeyedVectors

# 加载词向量
path_to_vectors = 'path/to/vectors'
word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format(path_to_vectors, binary=False)

# 获取单个词向量
vector = word_vectors['word']

其中，`word`为指定的单词。如果指定的单词不在模型中，会抛出`KeyError`异常。如果词向量文件是以二进制格式保存的，请将`binary`参数设为`True`。

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KeyedVectors.load_word2vec_format加载词向量后计算词向量相似度

使用`KeyedVectors.load_word2vec_format`加载词向量后，可以通过以下方式计算词向量相似度：

from gensim.models import KeyedVectors

# 加载词向量
path_to_vectors = 'path/to/vectors'
word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format(path_to_vectors, binary=False)

# 计算词向量相似度
similarity = word_vectors.similarity('word1', 'word2')

其中，`word1`和`word2`为要计算相似度的两个单词。`similarity`为计算得到的相似度，取值范围为[-1, 1]，值越接近1表示两个单词越相似，值越接近-1表示两个单词越不相似，值为0表示两个单词没有关系。如果指定的单词不在模型中，会抛出`KeyError`异常。

KeyedVectors.load_word2vec_format

`KeyedVectors.load_word2vec_format` 是 Gensim 库中的一个函数，用于加载预训练的 Word2Vec 模型。它可以将预先训练好的 Word2Vec 模型加载到内存中，并返回一个 `KeyedVectors` 对象，该对象提供了一些方便的方法来操作和查询词向量。

这个函数的参数包括：

- `fname`: 预训练的 Word2Vec 模型文件路径
- `binary`: 是否使用二进制格式加载模型（默认为 `True`）
- `limit`: 限制加载的词向量数量（默认为 `None`，即加载所有的词向量）
- `datatype`: 指定词向量的数据类型（默认为 `numpy.float32`）

示例代码：

from gensim.models import KeyedVectors

# 加载预训练的 Word2Vec 模型
model_path = 'path/to/pretrained/word2vec/model'
word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format(model_path, binary=True, limit=50000)

# 查询单词的向量
vector = word_vectors['apple']

# 计算两个单词的余弦相似度
similarity = word_vectors.similarity('apple', 'orange')