我需要一段代码，需求如下：我有一个列表，表中有58个中文词语，我想用bleu分数来求出每一个词语和其他57个词的词形相似程度。请给我一段这样的python代码

好的，以下是一段可以实现您需求的Python代码：

import nltk

# 定义一个列表，包含58个中文词语
word_list = ["苹果", "橙子", "香蕉", "草莓", "蓝莓", "菠萝", "芒果", "榴莲", "柚子", "柿子", "柠檬", "西瓜", "哈密瓜", "甜瓜", "葡萄", "橄榄",
             "柑橘", "石榴", "桃子", "杏子", "樱桃", "桑葚", "龙眼", "荔枝", "柚子", "李子", "杨梅", "山楂", "柿子", "柿饼", "橙汁", "柠檬水",
             "葡萄酒", "苹果醋", "橙子糖", "柠檬茶", "芒果干", "柿子饼", "柚子茶", "李子干", "桂圆干", "桑葚酱", "草莓酱", "蓝莓酱", "龙眼糕",
             "荔枝霜", "杨梅酱", "苹果酱", "橘子酱", "菠萝酱", "苹果汁", "西瓜汁", "梨汁", "柠檬汁", "葡萄汁", "橙子汁", "柚子汁", "草莓汁", "蓝莓汁"]

# 定义一个函数，用于计算两个句子之间的BLEU分数
def bleu_score(ref, pred):
    ref = [ref.split()]
    pred = pred.split()
    weights = [0.25] * 4
    return nltk.translate.bleu_score.sentence_bleu(ref, pred, weights=weights)

# 对于每一个词语，计算它和其他57个词的BLEU分数
for i in range(len(word_list)):
    scores = []
    for j in range(len(word_list)):
        if i == j:
            continue
        score = bleu_score(word_list[j], word_list[i])
        scores.append(score)
    print("词语{}与其他词的BLEU分数：{}".format(word_list[i], scores))

在这段代码中，我们首先定义了一个包含58个中文词语的列表。然后，我们定义了一个名为`bleu_score`的函数，用于计算两个句子之间的BLEU分数。在`bleu_score`函数中，我们使用了NLTK中的`sentence_bleu`函数来计算BLEU分数。

接下来，我们使用两个循环来对每一个词语进行处理。对于每一个词语，我们遍历列表中的其他57个词语，并计算它和其他词的BLEU分数。最后，我们将每个词语和其他57个词的BLEU分数打印出来。

希望这样的代码可以满足您的需求。