给我代码python设计实现基于ELMO的中文词向量生成模型,能够对输入的中文文本 进行分词,并输出每一个词的词向量

在Python中，要实现一个基于ELMo（Embeddings from Language Models）的中文词向量生成模型，你需要首先安装必要的库，如`transformers`、`jieba`（用于中文分词），以及可能需要的`tensorflow`或`torch`（取决于你选择的是ELMo的Hugging Face版本还是原始的深度学习实现）。以下是简化的步骤：

# 导入所需库
from transformers import ELMoModel, AutoTokenizer
import jieba
import torch

# 初始化tokenizer和模型
model_name = 'hfl/chinese-xlnet-base'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = ELMoModel.from_pretrained(model_name)

def get_word_embedding(text):
    # 中文分词
    words = list(jieba.lcut(text))
    
    # 对每个词进行编码
    tokenized_text = [tokenizer.tokenize(word) for word in words]
    input_ids = [tokenizer.convert_tokens_to_ids(token_list) for token_list in tokenized_text]
    
    # 将输入转换成tensor，并确保形状适配模型输入
    input_ids = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0) if torch.cuda.is_available() else torch.tensor(input_ids)
    
    # 获取词向量
    with torch.no_grad():
        outputs = model(input_ids)
        word_embeddings = outputs.last_hidden_state[:, :, :]

    # 返回每个词的词向量
    return {word: embedding.item() for word, embedding in zip(words, word_embeddings[0])}

# 使用示例
input_text = "这是一段测试文本"
word_vectors = get_word_embedding(input_text)
print("Word vectors:", word_vectors)