model = gensim.models.Word2Vec.load( f"{cwd}/../../gensim_model/{corpus_type}_gensim_word2vec" ) model.wv.vocab

这段代码使用 gensim 库加载了一个 Word2Vec 模型，并返回了该模型中所有单词的词汇表。具体来说，gensim.models.Word2Vec.load() 方法通过传入模型文件的路径来加载已经训练好的 Word2Vec 模型，该模型将被存储在磁盘上。然后，model.wv.vocab 属性返回一个字典对象，其中键为所有单词，值为其对应的 gensim.models.keyedvectors.Vocab 对象。Vocab 对象包含了关于单词的一些元数据，比如该单词在训练语料库中出现的次数。

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model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True)

这行代码的作用是从文件中加载预训练的word2vec模型，model_file是保存模型的文件路径，binary参数指定模型文件是否是二进制格式，默认为True。
如果binary参数为True，表示模型文件是以二进制格式保存的，加载时需要使用load_word2vec_format方法。如果binary参数为False，表示模型文件是以文本格式保存的，需要使用load_word2vec_format方法的另一个版本load_word2vec_format(fname, fvocab=None, binary=False, encoding='utf8', unicode_errors='strict')加载。这个方法中，fname参数指定模型文件的路径，fvocab参数是词汇表文件的路径，如果指定了该参数，则会同时加载词汇表文件。
示例代码如下：
import gensim

# 加载预训练的word2vec模型
model_file = 'path/to/word2vec.bin'
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True)

# 获取词向量
vector = model['word']

其中，word是要获取词向量的词汇，vector是该词汇的词向量。需要注意的是，如果模型中没有该词汇，会抛出KeyError异常。

w2v =gensim.models.Word2Vec.load('embedding/word2vec_gensim')

这段代码使用了Gensim库中的Word2Vec模型，用于获取单词的向量化表示。模型加载的路径是'embedding/word2vec_gensim'，可以根据自己的需要修改。加载完成后，可以通过调用模型的方法来获取单词的向量表示。例如，可以使用以下代码获取单词"hello"的向量表示：
vector = w2v['hello']