已知csv文件词语所属类别，根据词向量word2vec计算中心词，示例代码

可以使用Python中的gensim库来实现这个功能，以下是示例代码：

from gensim.models import Word2Vec
import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('words.csv')

# 将词语转换为列表
sentences = [row['word'].split() for index, row in df.iterrows()]

# 训练Word2Vec模型
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

# 计算中心词
center_word = model.wv.most_similar(positive=['cat', 'dog'], negative=['mouse'])[0][0]

print(center_word)

这个示例代码假设csv文件中有一个名为'words.csv'的文件，其中包含一个名为'word'的列，每行包含一个词语和它所属的类别。代码将词语转换为列表，然后使用这些列表训练Word2Vec模型。最后，代码计算出中心词并打印出来。