python设计实现基于word2vec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的完整代码·

在Python中，我们可以使用gensim库来实现基于Word2Vec的中文词向量生成模型。以下是一个简单的例子，展示了如何使用`jieba`进行分词，然后使用gensim训练Word2Vec模型：

from gensim.models import Word2Vec
import jieba

# 分词工具
def tokenize(text):
    return list(jieba.lcut(text))

# 训练数据，这里假设text_list是一个包含中文文本的列表
texts = text_list

# 定义模型参数
vector_size = 100  # 词向量维度
window = 5  # 上下文窗口大小
min_count = 1  # 少于这个频率的词会被忽略
epochs = 10  # 训练轮数

# 创建模型并开始训练
model = Word2Vec(sentences=texts, size=vector_size, window=window, min_count=min_count)
model.build_vocab(sentences=texts)

# 训练模型
model.train(sentences=texts, total_examples=len(texts), epochs=epochs)

# 使用模型获取词汇表中的任意词的词向量
word = "词语"  # 输入你想要查询的词
if word in model.wv.vocab:
    vector = model.wv[word]
    print(f"{word}的词向量: {vector}")
else:
    print(f"{word}不在词汇表中.")