如何用Python给word增加批注

可以使用 Python 的 python-docx 库来给 Word 文档增加批注。以下是一个简单的示例代码：

from docx import Document
from docx.shared import Inches

# 打开 Word 文档
doc = Document('example.docx')

# 获取第一个段落
p = doc.paragraphs[0]

# 在段落中添加批注
comment = p.add_comment('这是一个批注')

# 保存 Word 文档
doc.save('example.docx')

在上面的代码中，我们首先使用 Document 类打开 Word 文档，然后获取第一个段落并在其中添加批注。最后，我们使用 save 方法保存 Word 文档。

相关问题

写一个用python运行的word2vec程序，要求批注都注释好

以下是一个简单的使用Python运行Word2Vec的示例程序，注释已经添加在代码中：

import gensim
import logging

logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)

# 读取文本文件
sentences = gensim.models.word2vec.LineSentence('text.txt')

# 初始化并训练Word2Vec模型
model = gensim.models.Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=5, workers=4)

# 保存模型
model.save('model.bin')

# 加载模型
model = gensim.models.Word2Vec.load('model.bin')

# 获取两个词的相似度
similarity = model.wv.similarity('word1', 'word2')
print(similarity)

# 获取与指定词最相似的词
similar_words = model.wv.most_similar('word')
print(similar_words)

上述代码中，我们首先使用gensim库中的LineSentence函数读取文本文件，然后使用Word2Vec类初始化并训练Word2Vec模型。在训练模型时，我们指定了词向量的维度为100，词窗口大小为5，最小词频为5，使用4个线程进行训练。

接着，我们将训练好的模型保存到文件中，以便后续的使用。使用`load`函数可以加载模型。

最后，我们演示了如何使用模型计算两个词之间的相似度，并获取与指定词最相似的词。请注意，`similarity`返回的值在-1到1之间，值越大表示两个词越相似。`most_similar`函数返回的是一个元组列表，其中每个元组包含一个词和它与指定词的相似度得分。

写一个用python运行的word2vec程序，要求：能够计算文本中多个词语间的相似度；批注都注释好

好的，这里提供一个使用gensim库实现的word2vec程序，能够计算文本中多个词语间的相似度。以下是代码及注释：

import gensim
import numpy as np

# 加载已经训练好的word2vec模型，需要提前准备好模型文件
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('model.bin', binary=True)

# 计算两个单词的相似度
similarity = model.similarity('word1', 'word2')
print('Similarity between "word1" and "word2": ', similarity)

# 计算多个单词的相似度
words = ['word1', 'word2', 'word3']
vectors = []  # 保存所有单词的向量
for w in words:
    if w in model.vocab:  # 确保单词在模型中存在
        vectors.append(model[w])

if vectors:
    # 将向量转换为矩阵，按行排列
    matrix = np.vstack(vectors)
    # 计算矩阵的余弦相似度矩阵
    similarity_matrix = np.dot(matrix, matrix.T)
    # 打印相似度矩阵
    print('Similarity matrix:')
    print(similarity_matrix)
else:
    print('Some words are not in the model vocabulary.')

需要注意的是，代码中的`model.bin`是一个二进制文件，需要提前准备好。可以使用gensim库中的`Word2Vec`类进行训练，也可以使用已经训练好的模型文件。在计算多个单词的相似度时，需要先将每个单词的向量按行排列成一个矩阵，再计算矩阵的余弦相似度矩阵。