如何将Deeplearning4j word2vec与Spark结合起来，将单词转换为向量表示？

import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.mllib.feature.Word2Vec;
import org.apache.spark.mllib.feature.Word2VecModel;
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class Word2VecExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建SparkSession
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("Word2VecExample")
                .master("local[*]")
                .getOrCreate();

        // 创建JavaSparkContext
        JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(spark.sparkContext());

        // 读取文本数据集
        JavaRDD<String> text = jsc.textFile("path/to/dataset.txt");

        // 将文本数据集转换为词袋模型
        JavaRDD<Iterable<String>> documents = text.map(line -> Arrays.asList(line.split(" ")));

        // 训练Word2Vec模型
        Word2Vec word2Vec = new Word2Vec()
                .setVectorSize(100)
                .setWindowSize(5)
                .setNumIterations(10);
        Word2VecModel model = word2Vec.fit(documents);

        // 获取单词的向量表示
        Vector vector = model.getVectors().apply("word");

        // 打印向量表示
        System.out.println(vector);

        // 关闭JavaSparkContext和SparkSession
        jsc.close();
        spark.close();
    }
}