使用预训练词向量进行文本相似度分析

在自然语言处理（NLP）领域中，文本相似度分析是一个重要的任务，它可以帮助我们确定文本之间的语义相似性。而使用预训练的词向量是一种常见且有效的方法，它可以将文本转化为向量表示，从而进行相似度计算。在本篇文章中，我们将介绍如何使用预训练词向量进行文本相似度分析，并提供相应的源代码。

1. 准备数据
   首先，我们需要准备一些示例数据用于文本相似度分析。假设我们有两个文本句子：“我喜欢吃苹果"和"我喜欢吃香蕉”。我们的目标是计算这两个句子之间的相似度。

2. 加载预训练词向量
   接下来，我们需要加载预训练的词向量模型。目前，有很多流行的预训练词向量模型可供选择，如Word2Vec、GloVe和BERT等。这些模型已经在大规模文本语料库上进行了训练，可以提供丰富的语义信息。

在这里，我们以GloVe为例，使用gensim库加载预训练的词向量模型：

from gensim.models import KeyedVectors

# 加载预训练词向量模型
word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_form