请给出使用word2vec进行词频统计的代码

Word2vec不是一种词频统计的算法，它是一种用于将词汇表征为向量空间的深度学习技术。Word2vec可以通过学习词项之间的语义关系，将每个词项映射为一个向量，从而可以计算词项之间的相似度和距离等信息。

如果您需要使用Python中的gensim库来实现Word2vec算法，可以按照以下步骤进行：

1. 安装gensim库。您可以使用pip命令进行安装：

pip install gensim

2. 导入gensim库并加载语料库。假设您的语料库已经存储在一个文本文件中，每行表示一篇文档，您可以使用gensim库中的LineSentence类来加载语料库：

from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.word2vec import LineSentence

sentences = LineSentence('corpus.txt')

3. 训练Word2vec模型。您可以使用Word2Vec类来训练Word2vec模型，并指定一些参数，例如向量维度、窗口大小、最小词频等：

model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=5, workers=4, sg=0)

4. 使用模型进行词向量计算。训练好的Word2vec模型可以用于计算每个词项的向量表示，例如：

vector = model['word']

上述代码中，'word'表示要计算向量的词项，vector表示计算得到的向量。

需要注意的是，Word2vec并不是一种用于词频统计的算法，它是一种词向量化的技术，可以将每个词项映射为一个向量。如果您需要进行词频统计，可以使用Tf-idf等算法。