本关任务：根据本关所学有关 word2vec 算法的知识，完成基于 gensim 模块进行文本相似度比较的程序的编写并通过所有测试用例

Word2Vec是一种常用的词嵌入技术，它通过神经网络模型将单词映射到高维向量空间中，使得语义相近的单词在向量空间中有更小的距离。Gensim是一个Python库，专门用于处理文本数据和构建各种语言模型，包括Word2Vec。

要在Gensim中编写文本相似度比较的程序，你需要做以下几步：

1. **安装Gensim**:
首先，确保已经安装了Gensim。如果没有，可以使用`pip install gensim`命令安装。

2. **加载预训练的Word2Vec模型**:
Gensim允许你加载由Google等组织预先训练好的模型，如`GoogleNews-vectors-negative300.bin`。也可以自己训练模型，如果已有模型路径，则通过`KeyedVectors.load_word2vec_format()`加载。

from gensim.models import Word2Vec

model = Word2Vec.load('path_to_your_pretrained_model')

3. **计算词向量**:
对于给定的两个词语，你可以获取它们的词向量。

def get_word_vectors(word1, word2):
    return model[word1], model[word2]

4. **计算相似度**:
可以使用余弦相似度、皮尔逊相关系数或点积等方式计算向量之间的相似度。这里以余弦相似度为例：

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def similarity_score(vec1, vec2):
    return cosine_similarity([vec1], [vec2])[0][0]

similarity = similarity_score(*get_word_vectors('word1', 'word2'))

5. **编写测试函数**:
编写一些测试用例，检查相似度是否合理。比如，如果`word1`和`word2`很接近，相似度应该接近1；如果它们完全不同，相似度接近0。

def test_similarity():
    assert similarity_score(model['cat'], model['dog']) < similarity_score(model['cat'], model['king'])
    # 更多测试...

test_similarity()

6. **运行测试**:
执行`test_similarity()`，确保程序能通过所有测试用例。

注意：对于较大的文本，直接将整个文档输入到Word2Vec可能会消耗大量内存。在这种情况下，需要分批处理数据。