在word2vec中，如何在每次训练iter后获得一个向量？

在word2vec中，可以通过以下步骤在每次训练iter后获得一个向量：

1. 首先，需要加载或训练一个word2vec模型。可以使用gensim库中的Word2Vec类来实现。
2. 在每次训练iter后，可以通过访问Word2Vec模型的wv属性来获取词向量。wv属性是一个KeyedVectors对象，它包含了训练后的词向量。
3. 使用KeyedVectors对象的get_vector(word)方法，可以获取指定词语的向量表示。其中，word是要获取向量的词语。
4. 可以使用KeyedVectors对象的most_similar(positive=None, negative=None, topn=10)方法来查找与给定词语最相似的词语。其中，positive参数是一个词语列表，表示要进行正向相似度计算的词语；negative参数是一个词语列表，表示要进行负向相似度计算的词语；topn参数表示返回相似度最高的前n个词语。
5. 可以使用KeyedVectors对象的similarity(word1, word2)方法来计算两个词语之间的相似度。其中，word1和word2是要计算相似度的两个词语。
6. 此外，还可以使用KeyedVectors对象的save(fname)方法将训练后的词向量保存到文件中，以便后续加载和使用。

总结起来，通过加载或训练word2vec模型，可以在每次训练iter后通过访问模型的wv属性来获取词向量。然后，可以使用KeyedVectors对象提供的方法来获取指定词语的向量表示、查找相似词语、计算词语相似度等操作。

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