使用 gensim 模块中的word2vec对sentences文本构建合适的word2vec模型，并保存到model变量中，使得文本中的人名相近度达0.85以上。

在Python中，你可以使用gensim库中的`Word2Vec`模型来进行词嵌入训练，特别是处理像sentences这样的文本序列。以下是创建一个word2vec模型并保存的基本步骤：

首先，你需要安装`gensim`库，如果尚未安装，可以使用pip安装：

pip install gensim

然后，导入所需的模块：

from gensim.models import Word2Vec
import numpy as np

接下来，假设sentences是一个包含句子列表的列表，每个句子是单词的列表：

sentences = [['这个人', '叫张三'], ['另一个人', '叫李四'], ...]  # 假设这里有很多句子

为了设置适当的参数，比如窗口大小、迭代次数等，你可以这样做：

# 设置模型参数
min_count = 1  # 确保每个词至少出现一次
size = 100  # 嵌入向量维度
window = 5  # 句子内的上下文窗口大小
epochs = 10  # 训练迭代次数

model = Word2Vec(sentences, min_count=min_count, vector_size=size, window=window, epochs=epochs)

然后，如果你需要提高人名之间的相似度达到0.85以上，你可能需要调整上述参数，因为默认的参数不一定能直接保证这个目标。一种可能的做法是在训练过程中监控相似度，并在验证集上调整。

最后，保存模型以便后续使用：

model.save('word2vec_model')  # 将模型保存到文件