如何从gensim.models.Word2Vec打印结果

从gensim.models.Word2Vec打印结果可以通过以下步骤进行：

导入所需的库和模块：

from gensim.models import Word2Vec

加载已经训练好的Word2Vec模型：

model = Word2Vec.load("your_model_path")

打印模型中的词向量结果：

print(model.wv["word"])

其中，"word"是你想要打印结果的词。

打印与给定词最相似的词：

similar_words = model.wv.most_similar("word")
for word, similarity in similar_words:
    print(word, similarity)

其中，"word"是你想要查找相似词的词。

打印两个词之间的相似度：

similarity = model.wv.similarity("word1", "word2")
print(similarity)

其中，"word1"和"word2"是你想要计算相似度的两个词。

打印与给定词最不相似的词：

dissimilar_words = model.wv.doesnt_match(["word1", "word2", "word3"])
print(dissimilar_words)

其中，"word1"、"word2"和"word3"是你想要查找最不相似词的词列表。

以上是使用gensim库中Word2Vec模型打印结果的基本步骤。在实际应用中，可以根据具体需求进行更多的操作和分析，如获取词向量的维度、查找相似词的排名等。对于更复杂的应用场景，可以结合其他技术和工具进行进一步的处理和分析。

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