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else：
print（"Nodataprovided..."）
#定义词向量训练函数
#创建词典，返回词索引、词向量以及每个句子所对应的词语索引
defword2ve（corpus）：
program=os.path.basename（sys.argv[0]）
l.getLram）
logging.basiat='%（asctime）s：%（levelname）
s：%（message）s'）
}bl loggiLevel（level=logging.INFO）
logger.inf%s"%''.jv））
model=Word2Vetence（corpus），
size=vocab_dim，
min__exposures，
_size，
workers=t，
&erations）
#保存词向量模型
model.save（'word2vec_model.pkl'）
#生成词向量并保存
defcorpus_wv（）：
print（"Loadingcorpus..."）
corpus=code（"语料_sep.txt"，eng='utf-8'）
print（len（corpus））#载入语料库并显示语料库长度
#调用词向量训练函数，训练词向量
print（&quaWord2vecmodelofcorpus..."）
word2ve（corpus）
print（"Vectorsofcorpusarebuiltsuccessfully."）
#定义主函数
if__name__=='__main__'：
corpus_wv（）
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