麻烦将词库111.txt的词语，利用 word2vec 算法生成词向量保存成 txt；写出python代码

生成词向量的Python代码如下：

import gensim

# 加载词库文件
sentences = gensim.models.word2vec.LineSentence('词库111.txt')

# 构建Word2Vec模型
model = gensim.models.Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=5, workers=4)

# 保存词向量
model.wv.save_word2vec_format('词向量111.txt', binary=False)

其中，`gensim` 是一个常用的Python自然语言处理库。`LineSentence` 函数可以读取文本文件中的每一行作为句子。`size` 参数指定了生成的词向量的维度，`window` 参数指定了词向量上下文的窗口大小，`min_count` 参数指定了词频阈值，只有出现次数大于该值的词语才会被用来训练词向量。`workers` 参数指定了并行训练的进程数。最后，`save_word2vec_format` 函数可以将生成的词向量保存到文本文件中。