必做题：

1. 数据准备：数据集包含100个文件，每个文件里面有多个从维基百科上爬取的内容，每一条以字典形式保存，分为id，url，title，text四个字段，使用text字段的文本训练词向量。
2. 读取‘text’字段的文本，并使用jieba进行分词。
3. 使用Gensim工具训练词向量，训练方法为Skip-gram，向量维度为100，上下文窗口大小为5，使用负采样方式训练模型。
4. 训练完成以后输出词频排名前十的单词向量，并根据训练的词向量找出以下单词最相近的5个单词：“经济”、“铁路”、“科技”、“生活”。 要给出每一部分的代码。

代码

import jieba
import os
from gensim.models import Word2Vec# 数据准备
data_directory = 'C:\\Users\\hp\\Desktop\\实验4\\实验4数据'  # 替换为包含100个文件的目录
sentences = []# 读取文件并进行分词
for file_name in os.listdir(data_directory):with open(os.path.join(data_directory, file_name), 'r', encoding=