from gensim.models import KeyedVectors


model = KeyedVectors.load_word2vec_format('ch07/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)
us = model['United_States']
print(us)
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第7章: 単語ベクトル
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60. 単語ベクトルの読み込みと表示
61. 単語の類似度
62. 類似度の高い単語10件
63. 加法構成性によるアナロジー
64. アナロジーデータでの実験
65. アナロジータスクでの正解率
66. WordSimilarity-353での評価
67. k-meansクラスタリング
68. Ward法によるクラスタリング
69. t-SNEによる可視化
単語の意味を実ベクトルで表現する単語ベクトル（単語埋め込み）に関して、以下の処理を行うプログラムを作成せよ。

60. 単語ベクトルの読み込みと表示Permalink
Google Newsデータセット（約1,000億単語）での学習済み単語ベクトル（300万単語・フレーズ、300次元）をダウンロードし、”United States”の単語ベクトルを表示せよ。ただし、”United States”は内部的には”United_States”と表現されていることに注意せよ。