利用gensim模块的KeyedVectors实现中文词频统计

gensim是一个用于处理文本的Python库，可以进行文本相关的任务，例如词频统计、文本相似度计算等。KeyedVectors是gensim中的一个类，用于处理词向量相关的任务，例如词嵌入和词频统计。下面是一个基于gensim的KeyedVectors实现中文词频统计的例子。

首先，我们需要导入gensim库和需要用到的其他库。

import jieba
from gensim.models import KeyedVectors
from collections import Counter

然后，我们需要加载一个已经训练好的中文词向量模型，例如使用Word2Vec训练的模型。这里我们使用了一个开源的中文词向量模型“sgns.zhihu.bigram”，该模型已经通过大规模中文语料库进行了训练，可以很好地表达中文词汇。

model = KeyedVectors.load_word2vec_format('sgns.zhihu.bigram', binary=False)

接下来，我们可以使用jieba库对中文文本进行分词处理，并利用Counter类计算词频。Counter类是Python内置的用于计数的数据结构，可以自动统计每个词的出现次数。

text = "这是一个例子，用于演示中文词频统计的方法。"
word_list = jieba.lcut(text)
word_freq = Counter(word_list)

最后，我们可以利用已经加载好的词向量模型来查找每个词的词频，并输出结果。

for word, freq in word_freq.items():
    if word in model.vocab:
        word_vector = model[word]
        print("词：{}，词频：{}，词向量：{}".format(word, freq, word_vector))
    else:
        print("词：{}，词频：{}，词向量：未知".format(word, freq))

完整的代码示例：

import jieba
from gensim.models import KeyedVectors
from collections import Counter

model = KeyedVectors.load_word2vec_format('sgns.zhihu.bigram', binary=False)

text = "这是一个例子，用于演示中文词频统计的方法。"
word_list = jieba.lcut(text)
word_freq = Counter(word_list)

for word, freq in word_freq.items():
    if word in model.vocab:
        word_vector = model[word]
        print("词：{}，词频：{}，词向量：{}".format(word, freq, word_vector))
    else:
        print("词：{}，词频：{}，词向量：未知".format(word, freq))

以上代码中，我们使用了jieba库对中文文本进行分词处理，并利用Counter类对分词结果进行词频统计。然后，我们通过遍历词频统计结果，查找每个词是否在词向量模型中存在，并输出相应的词频和词向量。

这个例子演示了如何利用gensim的KeyedVectors实现中文词频统计，并使用已经训练好的中文词向量模型查找词向量。你可以根据自己的需求，使用不同的中文词向量模型来进行词频统计和词向量查找。