Python 关键字错误：单词不在词汇表中，；当我使用gensim.Word2Vec处理中文代币时

代码如下：

train_corpus = "sentence_all.txt"
sentences = LineSentence(train_corpus)
model = Word2Vec(sentences, size=vector_size,  window=window_size, min_count=min_count, workers=worker_count, iter=train_epoch)
print(model['一九九八年新年'])

['本报', '讯', '河北邢台中桥商场', '以', '诚', '待客', ',', '以', '真品', '赢', '来', '回头客', '。', '1997年', ',', '商场', '利税', '比', '上年', '翻', '了', '一番', '多', ',', '员工', '人均', '年', '销售额', '达', '22.1万', '元', '。']
['中桥商场', '虽', '地处', '邢台市', ',', '但', '为了', '扩大', '销售', '半径', ',', '他们', '投资', '近', '万', '元', ',', '向', '邢台市', '19', '个', '县', '、', '市', '、', '区', '部分', '顾客', '赠阅', '《', '公关', '世界', '》', '及', '《', '中国', '质量', '万', '里', '行', '》', '杂志', ',', '扩大', '了', '商店', '的', '影响', '。']

语料库文件在gensim中被处理为按行句子标记的列表，如下所示：

train_corpus = "sentence_all.txt"
sentences = LineSentence(train_corpus)
model = Word2Vec(sentences, size=vector_size,  window=window_size, min_count=min_count, workers=worker_count, iter=train_epoch)
print(model['一九九八年新年'])

['本报', '讯', '河北邢台中桥商场', '以', '诚', '待客', ',', '以', '真品', '赢', '来', '回头客', '。', '1997年', ',', '商场', '利税', '比', '上年', '翻', '了', '一番', '多', ',', '员工', '人均', '年', '销售额', '达', '22.1万', '元', '。']
['中桥商场', '虽', '地处', '邢台市', ',', '但', '为了', '扩大', '销售', '半径', ',', '他们', '投资', '近', '万', '元', ',', '向', '邢台市', '19', '个', '县', '、', '市', '、', '区', '部分', '顾客', '赠阅', '《', '公关', '世界', '》', '及', '《', '中国', '质量', '万', '里', '行', '》', '杂志', ',', '扩大', '了', '商店', '的', '影响', '。']

然后获取错误：

KeyError: "word '一九九八年新年' not in vocabulary"

但只有少数标记不在词汇表中，其他标记可以得到它们的词向量，那么我不知道原因

gensim.models.Word2Vec(sen, size=100, workers=4, min_count=1)

set min_count=1

---

min\u count

表示忽略所有总频率低于此值的单词。

您面临的问题是，您试图获取的单词的嵌入不存在。您无法查询训练时输入模型的单词词典中没有的单词

---

我希望这能回答你的问题。

你为什么这么认为一九九八年新年' 首先应该在模型中？为什么不把它放在试块中？