獲取word2Vec 訓練後model中的所有的詞

import gensim

sentences = [['你好', '呀',], ['今天', '天氣',"很好"],['開心','高興']]

# train word2vec on the this sentences
model = gensim.models.Word2Vec(sentences,min_count=1)

# get the detail
print(model.wv.vocab)

#get the words
words = model.wv.vocab
for word in words:
    print(word)

# 獲取model中的詞
#在gensim 1.0.0 以前的版本可以使用：

model.vocab

#在 gensim 1.0以後的版本使用：

model.wv.vocab

第一個輸出結果：

{'你好': <gensim.models.keyedvectors.Vocab object at 0x121f58a90>,

'呀': <gensim.models.keyedvectors.Vocab object at 0x1220ffa10>,

'今天': <gensim.models.keyedvectors.Vocab object at 0x12216ae90>,

'天氣': <gensim.models.keyedvectors.Vocab object at 0x1221f1410>,

'很好': <gensim.models.keyedvectors.Vocab object at 0x12220acd0>,

'開心': <gensim.models.keyedvectors.Vocab object at 0x12220ad50>,

'高興': <gensim.models.keyedvectors.Vocab object at 0x12220ad90>}
 

第二個輸出結果：

你好
呀
今天
天氣
很好
開心
高興