glove训练中文词向量python代码

以下是使用Python实现训练中文词向量的示例代码，其中使用了gensim库和jieba库：

import jieba
from gensim.models import Word2Vec

# 准备中文语料库，这里用的是一个文本文件
sentences = []
with open('corpus.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        # 对每一行进行分词，得到一个列表
        words = list(jieba.cut(line.strip()))
        sentences.append(words)

# 使用Word2Vec算法训练词向量
model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=5, workers=4)

# 保存训练好的模型
model.save('word2vec.model')

# 加载训练好的模型
model = Word2Vec.load('word2vec.model')

# 使用模型查找相似词
similar_words = model.wv.most_similar('中国', topn=10)
print(similar_words)

在上述代码中，我们使用`jieba`对语料库进行分词，然后使用`gensim`中的`Word2Vec`算法训练词向量，并保存到文件中。最后，我们加载训练好的模型，并使用模型查找相似词。需要注意的是，这里的示例中只是简单地使用了一个文本文件作为语料库，实际应用中需要使用更大的语料库进行训练。