Python是目前非常流行的編程語言之一，因為它具有簡單易學、功能強大、快速開發等優點。Python在自然語言處理(NLP)領域也非常流行，其中文本文本詞向量是一種重要的技術，本文就著重介紹Python中文本詞向量的實現過程。

在Python中，我們可以使用gensim或者scikit-learn等第三方庫來實現文本詞向量功能。下面是一個簡單的例子，通過gensim庫來實現文本詞向量的計算。

import gensim
from gensim.models import Word2Vec
# 定義訓練語料的路徑
corpus_path = 'text_corpus.txt'
# 讀取訓練語料
with open(corpus_path, 'r') as f:
corpus = f.readlines()
# 對語料進行分詞處理
sentences = []
for line in corpus:
sentences.append(line.split())
# 訓練文本詞向量模型
model = Word2Vec(sentences, size=100, min_count=1, iter=10)
# 輸出“計算機”這個詞的詞向量
print(model['計算機'])

在代碼中，我們使用Word2Vec對象來對分詞后的語料進行訓練，其中size參數指定訓練得到的詞向量的維度，min_count參數指定最小詞頻，只有出現次數大于等于min_count的詞才會被納入訓練，iter參數指定迭代次數。通過上述代碼，我們可以計算出“計算機”這個詞的詞向量。

除了gensim庫，我們還可以使用scikit-learn庫來實現文本詞向量的計算。下面是一個簡單的例子：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 定義語料
corpus = ['我 愛 中國', '我 愛 學習', '中國 學習']
# 使用TfidfVectorizer對象進行向量化處理
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
# 輸出向量化結果
print(X.toarray())

在代碼中，我們使用TfidfVectorizer對象來進行向量化處理，將語料轉化為一個向量。TfidfVectorizer對象的fit_transform()函數將文本轉化為詞頻和逆文檔頻率(TF-IDF)值的矩陣，最后輸出向量化結果。

綜上所述，Python中實現文本詞向量的過程非常簡單，只需要使用gensim或者scikit-learn等庫即可方便地實現。文本詞向量技術在自然語言處理領域中應用廣泛，通過對文本進行向量化處理，可以方便地對其進行分類、聚類、推薦等操作。