Python中使用load_word2vec_format()函数加载中文词向量表示

在Python中，可以使用gensim库中的load_word2vec_format()函数来加载中文词向量表示。gensim是Python中用于训练和使用词向量的库。

下面是一个使用load_word2vec_format()函数加载中文词向量表示的例子：

from gensim.models import KeyedVectors

# 加载中文词向量
word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('chinese_word2vec.txt', binary=False)

# 找到一个词的词向量
vector = word_vectors['中国']

# 找到与一个词最相似的词
similar_words = word_vectors.most_similar('中国')

# 打印词向量和最相似的词
print(f"词向量：{vector}")
print(f"与'中国'最相似的词：{similar_words}")

这是一个简单的例子，首先需要下载中文词向量表示的文件，文件格式一般为.txt或.bin，可以从互联网上找到。然后使用load_word2vec_format()函数加载该文件，binary=False表示是一个文本文件，而不是二进制文件。通过该函数加载的词向量可以获取词向量表示和最相似的词。上述例子中，我们加载了一个中文词向量文件，然后获取了词向量表示和最相似的词。

需要注意的是，加载中文词向量文件可能需要一点时间，尤其是当文件比较大时。同时，需要保证词向量文件的路径正确，并且文件格式是可以被load_word2vec_format()函数识别的。

希望以上信息能够帮助您加载中文词向量表示！