jieba分词，并用词向量表示pytorch

可以使用jieba库进行中文分词，并使用pytorch加载预训练的词向量。首先，需要下载词向量文件，例如使用中文维基百科的词向量，可以在以下链接中下载：

https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors

下载完成后，可以使用以下代码进行分词和词向量表示：

import jieba
import numpy as np
import torch
from gensim.models import KeyedVectors

# 加载词向量
word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('path/to/word_vectors.txt', binary=False)

# 分词
text = "我爱自然语言处理"
seg_list = jieba.cut(text)

# 词向量表示
word_vecs = []
for word in seg_list:
    if word in word_vectors:
        word_vecs.append(word_vectors[word])

word_vecs = np.array(word_vecs)
word_vecs_tensor = torch.from_numpy(word_vecs)

print(word_vecs_tensor)

上述代码中，需要将`'path/to/word_vectors.txt'`替换为实际的词向量文件路径。`jieba.cut()`函数用于对文本进行分词，返回一个迭代器，每个元素为一个分好的词。然后遍历分好的词，在词向量中查找对应的词向量并添加到列表中。最后将列表转换为numpy数组，并使用`torch.from_numpy()`将其转换为PyTorch的张量。

这样就可以使用jieba进行分词，并使用词向量表示文本了。