请给我实现上述操作的，能够在jupyter中正常运行的代码

以下是基于你的需求，在Jupyter Notebook中实现基本步骤的伪代码示例：

# 导入库
import jieba
from gensim.models import Word2Vec
import codecs

# 安装gensim（如果有网络限制，可以替换为本地路径）
!pip install gensim -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

# 分词并保存到文件
def tokenize_and_save(file_path, output_file):
    with codecs.open(file_path, 'r', 'utf-8') as f:
        lines = f.readlines()
    
    segmented_lines = [jieba.lcut(line) for line in lines]
    with codecs.open(output_file, 'w', 'utf-8') as f:
        for line in segmented_lines:
            f.write(' '.join(line) + '\n')

# 载入分词后的文件
tokenize_and_save('corpus.txt', 'fenci_result.txt')

# 加载word2vec模型
sentences = word2vec.Text8Corpus('fenci_result.txt')
model = Word2Vec(sentences)

# 读取并处理模板文件
with open('templet.txt', 'r', encoding='utf8') as f3:
    template = f3.read().split('\n')

# 定义寻找相似度的回答函数
def find_similar_answer(input_text, model, template):
    input_vector = model.wv[input_text] # 获取输入文本的向量
    max_similarity = 0
    similar_answer = None
    
    for template_line in template:
        similarity = model.wv.similarity(input_text, template_line)
        if similarity > max_similarity:
            max_similarity = similarity
            similar_answer = template_line
            
    return similar_answer

# 使用函数
input_from_user = input("请输入你想找相似度的问题：")
answer = find_similar_answer(input_from_user, model, template)

print(f"与 '{input_from_user}' 相似的问题是：{answer}")

# 扩展模板
# 新增提问1
new_question_1 = "新问题1"
template.append(new_question_1)

# 新增提问2
new_question_2 = "新问题2"
template.append(new_question_2)

请记得替换上述代码中的文件路径和网络源以适应你的实际环境。在Jupyter Notebook中运行此代码，注意需要先确保网络可用并且模板文件和分词后的数据文件存在。每次运行`find_similar_answer`函数时，它会返回一个与用户输入最相关的模板句子。最后，新增的提问会被添加到`template`列表中。