使用Python的load_word2vec_format()函数读取中文Word2Vec模型

要使用Python的load_word2vec_format()函数读取中文Word2Vec模型，我们需要首先导入gensim库。

import gensim

# 加载中文Word2Vec模型
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('path_to_model.bin', binary=True)

在这个例子中，'path_to_model.bin'是你保存的Word2Vec模型文件的路径。你需要将其替换为你自己的路径。

接下来，我们可以使用加载的模型进行各种操作，比如找到与给定单词最相似的单词、计算两个单词之间的相似度等等。

# 找到与给定单词'中国'最相似的前5个单词
similar_words = model.most_similar('中国', topn=5)
for word in similar_words:
    print(word[0], word[1])

# 计算两个单词'男人'和'女人'之间的相似度
similarity = model.similarity('男人', '女人')
print(similarity)

在这个例子中，我们使用了most_similar()函数找到与给定单词'中国'最相似的5个单词，并打印它们。

另外，我们使用了similarity()函数计算了两个单词'男人'和'女人'之间的相似度，并将结果打印出来。

注意，前提是你已经使用gensim库将中文Word2Vec模型训练好并保存为二进制文件，然后通过load_word2vec_format()函数加载该模型。

这只是使用Python的load_word2vec_format()函数读取中文Word2Vec模型的一个简单例子。你可以根据自己的需求使用其他函数和方法来进行更多的操作，比如寻找不同词义的相似词、计算句子的向量表示等等。