model = w2v.Word2Vec(sentences=seg_novel, vector_size=200, window=5, min_count=5, sg=1) model.save(data_path + 'all_CBOW.model') # 保存模型 分析以上代码

这段代码的主要功能是使用 gensim 库中的 Word2Vec 模型来训练分好词的小说文本，并将训练好的模型保存到本地文件中。具体来说，代码首先使用 Word2Vec 的构造函数来创建一个 Word2Vec 对象，该对象的训练数据为分好词的小说文本 seg_novel。具体来说，sentences 参数指定了训练数据，vector_size 参数指定了词向量的维度，window 参数指定了词向量的上下文窗口大小，min_count 参数指定了最小词频阈值，sg 参数指定了训练算法，sg=0 表示使用 CBOW 算法，sg=1 表示使用 Skip-Gram 算法。接下来，代码调用 Word2Vec 对象的 save 方法，将训练好的模型保存到 data_path + 'all_CBOW.model' 文件中。值得注意的是，该代码使用了 gensim 库来训练 Word2Vec 模型。

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model = word2vec.Word2Vec(sentences, hs=1,min_count=1,window=3,size=100)

这段代码是使用gensim库中的Word2Vec模型来训练词向量。其中，sentences是一个可迭代的句子列表或生成器，表示我们要训练的语料库；hs=1表示使用层次softmax来训练模型，min_count=1表示只考虑出现次数不少于1的词语，window=3表示在训练中考虑当前词与前后3个词之间的关系，size=100表示将词向量维度设置为100。这些参数可以根据具体情况进行调整。

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。