jupyter 词向量

Jupyter不是一个用于训练词向量的工具，而是一个交互式的开发环境，用于运行代码、编写文档和进行数据分析。然而，你可以使用Jupyter来加载和使用已经训练好的词向量模型进行自然语言处理任务。

在Python中，一种常用的词向量模型是Word2Vec。你可以使用gensim库中的Word2Vec类来加载和使用Word2Vec模型。下面是一个简单的示例代码：

from gensim.models import Word2Vec

# 加载词向量模型
model = Word2Vec.load("path/to/your/model")

# 获取词向量
vector = model.wv["word"]

# 找到与目标词最相似的词
similar_words = model.wv.most_similar("target_word")

你需要将"path/to/your/model"替换为你自己训练好的词向量模型的路径。然后，你就可以使用`model.wv["word"]`获取某个词的词向量，或者使用`model.wv.most_similar("target_word")`找到与目标词最相似的词。

希望这能帮到你！如果你对其他方面还有问题，请随时提问。