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bined=None）：
if（biNone）aNone）：
}bl
&=Diary（）
&.doodel.wv.vocab.keys（），allo>
&rue）
#所有频数超过10的词语的索引
w2indx={v：k+1fensim_dict.items（）}
#所有频数超过10的词语的词向量
w2veodel[word]forwordinw2indx.keys（）}
defparse_dataset（bined）：
data=[]
forsentenbined：
&=[]
forwordience：
try：
&.append（w2indx[word]）
&：
&.append（0）
data.appe）
&a
bi（bined）
#每个句子所含词语对应的索引
bined=sequence.pad_sequenaxlen=maxlen）
&urnw2indx，w2vebined
else：
print（"Nodataprovided..."）
#定义词向量函数，读取训练好的词向量模型。
调用创建词典的函数
#返回每个词语的索引、词向量以及每个句子所对应的词语索引
defword2vebined）：
model=Word2Vec.load（'word2vec_model.pkl'）
&，word_vebined=
&ionaries（model=model，bined=bined）
&ur，word_vebined
&a（i，word_vebined，y）：
#所有单词的索引数，频数小于10的词语索引为0，所以加1
n_symbols=le）+1
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