Word2Vec在python的哪个库

Word2Vec是一种用于将单词映射到实数向量空间的技术，它最初由Google团队开发，并在他们的论文《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》中详细介绍。在Python中，你可以使用gensim库来方便地实现Word2Vec模型。Gensim是一个广泛使用的自然语言处理库，提供了对多种文本处理算法的支持，包括Word2Vec、Doc2Vec等。

如果你想在Python中使用Word2Vec，可以按照以下步骤：

1. 首先安装gensim库，如果还没有安装，可以在命令行运行 `pip install gensim`。
2. 然后，导入gensim的models模块，例如：

from gensim.models import Word2Vec

3. 加载数据并训练模型：

sentences = ... # 数据预处理得到的句子列表
model = Word2Vec(sentences, size=100) # 这里size是你想要的词向量维度，默认大小是100