def load_word2vec(): word_embeddings = {} with open('data/vector/local_vocab.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: values = line.split() word = values[0] embedding = np.asarray(values[1:], dtype='float32') word_embeddings[word] = embedding return word_embeddings

这段代码的功能是从本地磁盘加载预先训练好的 Word2Vec 词向量，将每个单词和其对应的向量储存在一个字典中，并返回该字典。具体来说，该函数会读取 local_vocab.txt 文件中的每一行，将单词和它的向量分别储存在 values 列表中，然后将向量转换为 numpy 数组，并将单词和向量以键值对的形式存储在 word_embeddings 字典中。最后，该函数返回储存了所有单词和向量的字典。

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以下的编程可以计算出文本 P1 和文本 P2 的相似度，代码如下，请补全。 def simlarityCalu(vector1,vector2): else: model = gensim.models.Word2Vec.load('data/zhiwiki_news.word2vec') p1 = './data/P1.txt' p2 = './data/P2.txt' p1_keywords = './data/P1_keywords.txt' p2_keywords = './data/P2_keywords.txt' getKeywords(p1, p1_keywords) getKeywords(p2, p2_keywords) p1_vec=word2vec(p1_keywords,model) p2_vec=word2vec(p2_keywords,model) print(simlarityCalu(p1_vec,p2_vec))

以下是补全后的代码：

import gensim

def getKeywords(input_file, output_file):
    # 在这里实现从文本中提取关键词的方法，把结果保存到 output_file 中
    pass

def word2vec(keywords_file, model):
    # 在这里实现把关键词转化为向量的方法，使用 model 进行词向量转换
    return []

def similarityCalu(vector1, vector2):
    # 在这里实现计算两个向量的相似度的方法
    return 0.0

if __name__ == '__main__':
    model = gensim.models.Word2Vec.load('data/zhiwiki_news.word2vec')
    p1 = './data/P1.txt'
    p2 = './data/P2.txt'
    p1_keywords = './data/P1_keywords.txt'
    p2_keywords = './data/P2_keywords.txt'
    getKeywords(p1, p1_keywords)
    getKeywords(p2, p2_keywords)
    p1_vec = word2vec(p1_keywords, model)
    p2_vec = word2vec(p2_keywords, model)
    print(similarityCalu(p1_vec, p2_vec))

你需要实现以下三个函数：

- `getKeywords(input_file, output_file)`：从文本文件 `input_file` 中提取关键词，并将结果保存到 `output_file` 中。
- `word2vec(keywords_file, model)`：将关键词文件 `keywords_file` 中的关键词转化为词向量，并使用 `model` 进行词向量转换。
- `similarityCalu(vector1, vector2)`：计算两个向量 `vector1` 和 `vector2` 的相似度。

这些函数需要根据你的具体需求实现，因此无法提供具体的代码实现。

def train_word2vec(texts, vector_size, min_count): """ 训练word2vec模型 :param texts: 分词后的list数据 :param vector_size: 词向量维度 :param min_count: 最小词频 :param model_name: 模型名称 :return: """ # === python3保持结果稳定的设置方法：还需要设置环境变量 model = gensim.models.Word2Vec(sentences=texts, vector_size=vector_size, min_count=min_count, workers=1, seed=1) # model.save(model_name) # model.wv.save_word2vec_format(model_name, binary=False) return model

这段代码是一个简单的训练Word2Vec模型的函数。Word2Vec是一种用于生成词向量的算法，它可以将词语表示为一个固定长度的向量，从而捕捉到词语之间的语义关系。

在这个函数中，输入参数包括`texts`（分词后的文本数据），`vector_size`（词向量的维度）和`min_count`（最小词频）。`texts`是一个包含多个句子的列表，每个句子是一个由词语组成的列表。`vector_size`指定了生成的词向量的维度，通常选择一个合适的维度来平衡计算效率和表示能力。`min_count`是指过滤掉词频低于该值的词语，可以用来去除一些噪声或者低频词。

在函数中，使用了`gensim`库中的`Word2Vec`类来训练模型。`sentences`参数接收了分词后的文本数据，`vector_size`和`min_count`分别指定了词向量的维度和最小词频。训练过程中的一些其他设置参数，如`workers`表示训练时的并行度，`seed`表示随机种子等。

最后，函数返回训练好的Word2Vec模型对象。你可以进一步使用该对象进行词向量的获取和应用，例如寻找相似词、计算词语之间的距离等。