在word2vec中KeyedVectors.load_word2vec_format与Word2Vec.load的区别是什么

`KeyedVectors.load_word2vec_format()`和`Word2Vec.load()`都是用于加载Word2Vec模型的方法，但它们的使用方式略有不同。

`Word2Vec.load()`方法可以加载Word2Vec模型的全部内容，包括词汇表、词向量矩阵、模型参数等等。这个方法返回一个`Word2Vec`对象，可以使用这个对象来执行各种操作，例如查找词向量、计算相似度等等。以下是一个示例代码：

from gensim.models import Word2Vec

model = Word2Vec.load('model.bin')
vector = model['word']

在这个例子中，我们使用`Word2Vec.load()`方法加载了Word2Vec模型文件`model.bin`，并使用`model['word']`来查找词`word`的词向量。

`KeyedVectors.load_word2vec_format()`方法只加载了Word2Vec模型的词向量矩阵，而没有加载词汇表和模型参数等等。这个方法返回一个`KeyedVectors`对象，可以使用这个对象来执行各种操作，例如查找词向量、计算相似度等等。以下是一个示例代码：

from gensim.models import KeyedVectors

model = KeyedVectors.load_word2vec_format('model.bin', binary=True)
vector = model['word']

在这个例子中，我们使用`KeyedVectors.load_word2vec_format()`方法加载了Word2Vec模型文件`model.bin`的词向量矩阵，并使用`model['word']`来查找词`word`的词向量。需要注意的是，因为我们加载的是二进制格式的模型文件，所以`binary`参数需要设置为`True`。

总的来说，`Word2Vec.load()`方法更加全面，可以加载整个Word2Vec模型，但是需要占用更多的内存和计算资源。而`KeyedVectors.load_word2vec_format()`方法只加载了词向量矩阵，相对来说更加轻量级，但是不支持一些高级操作，例如训练模型、保存模型等等。