word2vec对英语单词进行训练的python代码

以下是使用Python进行word2vec训练的示例代码：

from gensim.models import Word2Vec
sentences = [['this', 'is', 'the', 'first', 'sentence', 'for', 'word2vec'],
             ['this', 'is', 'the', 'second', 'sentence'],
             ['yet', 'another', 'sentence'],
             ['one', 'more', 'sentence'],
             ['and', 'the', 'final', 'sentence']]
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)
print(model)

这段代码使用gensim库中的Word2Vec模型对给定的句子进行训练，并打印出训练后的模型。

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word2vec关键词提取 python_如何从word2vec的Google预训练模型中提取单词向量？

要从Google预训练的word2vec模型中提取单词向量，可以使用Gensim库中的KeyedVectors类。以下是一个简单的Python代码示例：

import gensim.downloader as api

# 加载预训练模型
model = api.load('word2vec-google-news-300')

# 获取单词向量
vector = model['word']

这里的`word`是你要获取向量的单词。如果你要获取多个单词的向量，可以将它们放在一个列表中并使用`model[]`方法一次获取它们的向量。

还要注意，这个预训练模型非常大，需要下载几个G的数据。另外，这个模型只提供了英语单词的向量，如果你需要处理其他语言的单词，你可能需要找到其他的预训练模型。