Word2Vec实战：基于相似语义润色的标题生成

在自然语言处理（NLP）领域中，词向量表示是一项重要的任务。Word2Vec是一种广泛应用的词向量训练模型，它能够将单词映射到连续向量空间中，使得具有相似语义的单词在向量空间中距离较近。本文将介绍如何使用Word2Vec模型来润色和修改标题，提供相似的意思但又与原标题有所不同的表达方式。同时，我们也会给出相应的源代码示例。

首先，我们需要准备一个用于训练Word2Vec模型的语料库。语料库可以是大规模的文本数据集，例如维基百科、新闻文章等。为了简化示例，这里我们选取了一个小型的语料库作为演示。

import gensim
from gensim.models import Word2Vec

# 读取语料库
sentences = []
with