使用Python和gensim加载预训练的中文词嵌入模型

词嵌入是一种将单词映射到低维向量空间的技术，可以捕捉单词之间的语义和上下文关系。gensim是一个流行的Python库，用于处理文本语料库并构建词嵌入模型。本文将介绍如何使用Python和gensim加载预训练的中文词嵌入模型。

步骤1：安装依赖库
首先，确保已安装Python和gensim库。可以使用以下命令安装gensim：

pip install gensim

步骤2：下载预训练的中文词嵌入模型
在加载预训练的中文词嵌入模型之前，需要下载相应的模型文件。有许多可用的中文词嵌入模型，如中文维基百科、腾讯词向量等。这些模型通常以二进制文件的形式提供。

步骤3：加载预训练的中文词嵌入模型
一旦下载了预训练的中文词嵌入模型文件，可以使用gensim库的KeyedVectors类加载模型。以下是加载模型的示例代码：

from gensim.models import KeyedVectors

# 模型文件路径
model_path