如何建立加载预训练好的GloVe词向量python代码

要加载预训练好的GloVe词向量，可以使用以下Python代码：

import numpy as np

# 将GloVe词向量加载到一个字典中
def load_glove_embeddings(file_path):
    embeddings = {}
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            values = line.split()
            word = values[0]
            vector = np.array(values[1:], dtype='float32')
            embeddings[word] = vector
    return embeddings

# 加载预训练的GloVe词向量
embeddings = load_glove_embeddings('path/to/glove.6B.100d.txt')

# 获取单词的向量表示
word_vector = embeddings.get('word')

这里的代码将GloVe词向量加载到一个字典中，其中每个单词都对应一个向量。你只需要指定GloVe文件的路径，然后调用 `load_glove_embeddings` 函数即可。获取单词的向量表示只需要使用 `embeddings.get('word')` 即可。