python调用gensim模块，完成word2vec模型的构建的代码

以下是一个简单的示例代码，用于构建Word2Vec模型：

from gensim.models import Word2Vec

# 构建语料库，此处以列表形式表示
sentences = [["cat", "say", "meow"], ["dog", "say", "woof"]]

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

# 输出某个词的向量表示
print(model["cat"])

在上面的代码中，我们首先导入了gensim中的Word2Vec模块。然后，我们使用一个由两个句子组成的语料库来构建Word2Vec模型。在构建模型时，我们设置了min_count参数为1，这表示只考虑出现次数不少于1次的单词。

最后，我们可以输出某个单词的向量表示，即输出其在Word2Vec模型中所对应的向量。