用python编写一个word2vec计算文本中所有词语间相似度的程序，要求注释清晰，输入输出表示明确

好的，我来给您编写一个word2vec计算文本中所有词语间相似度的程序。首先需要安装gensim库，它提供了方便的word2vec模型训练和使用工具。

安装gensim库的命令：

pip install gensim

接下来，我们需要加载语料库并训练word2vec模型。

from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.word2vec import LineSentence

# 加载语料库
sentences = LineSentence('corpus.txt')

# 训练模型
model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=5, workers=4)

这里的`corpus.txt`是一个文本文件，其中包含了我们要训练的语料库。

训练模型时，我们可以设置一些参数，例如`size`表示词向量的维度，`window`表示词语间的最大距离，`min_count`表示词语出现的最小次数等等。根据实际情况进行调整即可。

训练完模型后，我们可以使用`model.wv.similarity(word1, word2)`方法计算两个词语之间的相似度。为了方便，我们可以编写一个函数，用于计算所有词语之间的相似度，并将结果保存到一个csv文件中。

import csv

def calculate_similarity(model):
    # 获取所有词语
    words = model.wv.index2word

    # 计算相似度
    similarity = []
    for i in range(len(words)):
        row = []
        for j in range(len(words)):
            row.append(model.wv.similarity(words[i], words[j]))
        similarity.append(row)

    # 保存结果到csv文件
    with open('similarity.csv', 'w', newline='') as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile)
        writer.writerow(words)
        for row in similarity:
            writer.writerow(row)

这个函数会将相似度矩阵保存到一个名为`similarity.csv`的csv文件中。

最后，我们只需要调用这个函数即可。

calculate_similarity(model)

完整代码如下：

from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.word2vec import LineSentence
import csv

def calculate_similarity(model):
    # 获取所有词语
    words = model.wv.index2word

    # 计算相似度
    similarity = []
    for i in range(len(words)):
        row = []
        for j in range(len(words)):
            row.append(model.wv.similarity(words[i], words[j]))
        similarity.append(row)

    # 保存结果到csv文件
    with open('similarity.csv', 'w', newline='') as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile)
        writer.writerow(words)
        for row in similarity:
            writer.writerow(row)

# 加载语料库
sentences = LineSentence('corpus.txt')

# 训练模型
model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=5, workers=4)

# 计算相似度并保存结果到csv文件
calculate_similarity(model)

输入：一个名为`corpus.txt`的文本文件，其中包含我们要训练的语料库。

输出：一个名为`similarity.csv`的csv文件，其中包含所有词语之间的相似度矩阵。