除了英语之外，图嵌入算法适用于其他语言吗？

图嵌入算法的适用范围不仅限于英语，在使用其他语言时，只需要将对应的语言文本数据作为输入，并按照相应语言的预处理方式进行处理即可。以下是使用Python和gensim工具包对中文文本进行图嵌入的代码示例：

import jieba
from gensim.models import Word2Vec

# 中文文本分词并处理停用词
def chinese_tokenize(file):
    stop_words = set(['的', '了', '是', '我', '他'])
    with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = f.read()
    words_list = jieba.lcut(data)
    filtered_words_list = [word for word in words_list if word not in stop_words]
    return filtered_words_list

# 设置Word2Vec参数并进行训练
sentences = chinese_tokenize('chinese_text.txt')
model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

# 获取词向量
vec = model['词语']

上述代码使用jieba进行中文文本分词，并通过设置Word2Vec的参数进行训练。训练完成后，可以通过model['词语']获取词语的词向量表示。