google colab的spacy en中没有向量

Google Colab是一种基于云计算的在线开发环境，它提供了免费的计算资源和预装的常用开发工具，方便开发者进行机器学习、数据分析等任务。

Spacy是一个流行的自然语言处理（NLP）库，它提供了丰富的功能和工具来处理文本数据。Spacy中的en模型是用于处理英文文本的模型，但默认情况下并不包含词向量。

词向量是将单词表示为连续向量的技术，它可以捕捉单词之间的语义关系。在NLP任务中，词向量常用于词义相似度计算、文本分类、命名实体识别等。

如果在Google Colab的Spacy en模型中没有预训练的词向量，可以考虑以下解决方案：

1. 使用其他预训练的词向量模型：除了Spacy，还有许多其他NLP库提供了预训练的词向量模型，如GloVe、Word2Vec和FastText。可以在Colab中导入这些库，并使用它们提供的词向量模型来处理英文文本。
2. 自行训练词向量模型：如果没有合适的预训练模型可用，可以考虑使用自己的数据来训练词向量模型。可以使用Gensim等库来进行词向量的训练，并将其应用于Colab中的文本处理任务。
3. 利用其他云计算平台：除了Google Colab，还有其他云计算平台提供了更全面的NLP工具和资源，如AWS的SageMaker、Azure的Machine Learning和阿里云的PAI。这些平台可能提供了更多的预训练模型选择，包括Spacy en模型中缺失的词向量。

需要注意的是，以上提到的解决方案仅供参考，具体选择取决于具体需求和可用资源。在实际应用中，可以根据具体情况选择最适合的方法来处理缺失的词向量。