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。