请给出基于Word2Vec的消歧算法Python代码

以下是基于Word2Vec的消歧算法Python代码：

import gensim

# 加载预训练好的Word2Vec模型
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('path/to/word2vec/model.bin', binary=True)

def disambiguate(word, context):
    """
    通过Word2Vec模型消歧单词
    :param word: 待消歧的单词
    :param context: 上下文信息，可以是一个字符串或列表
    :return: 消歧后的单词
    """
    # 获取候选词列表
    candidates = get_candidates(word, context)

    # 计算每个候选词与上下文的相似度
    similarity_scores = [(candidate, get_similarity_score(word, candidate, context)) for candidate in candidates]

    # 按照相似度从高到低排序
    similarity_scores.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

    # 返回相似度最高的候选词
    return similarity_scores[0][0]

def get_candidates(word, context):
    """
    获取候选词列表
    :param word: 待消歧的单词
    :param context: 上下文信息，可以是一个字符串或列表
    :return: 候选词列表
    """
    # 从Word2Vec模型中获取与待消歧单词相似的单词
    similar_words = model.similar_by_word(word)

    # 选择与上下文相关的单词作为候选词
    candidates = [similar_word[0] for similar_word in similar_words if similar_word[0] in context]

    # 如果候选词列表为空，则将相似度最高的单词作为候选词
    if not candidates:
        candidates.append(similar_words[0][0])

    return candidates

def get_similarity_score(word, candidate, context):
    """
    计算单词与上下文的相似度
    :param word: 待消歧的单词
    :param candidate: 候选词
    :param context: 上下文信息，可以是一个字符串或列表
    :return: 相似度得分
    """
    # 计算单词与候选词的余弦相似度
    similarity_score = model.similarity(word, candidate)

    # 如果上下文信息是一个字符串，则将其转换为列表
    if isinstance(context, str):
        context = context.split()

    # 计算候选词与上下文中所有单词的平均相似度
    context_similarity_scores = [model.similarity(candidate, context_word) for context_word in context]
    avg_context_similarity_score = sum(context_similarity_scores) / len(context_similarity_scores)

    # 将单词与候选词的相似度得分与候选词与上下文的平均相似度得分相加作为最终得分
    final_score = similarity_score + avg_context_similarity_score

    return final_score

以上代码实现了一个基于Word2Vec的消歧算法，包括以下几个函数：

- `disambiguate(word, context)`：消歧函数，接受待消歧的单词和上下文信息作为参数，返回消歧后的单词。
- `get_candidates(word, context)`：获取候选词列表的函数，接受待消歧的单词和上下文信息作为参数，返回候选词列表。
- `get_similarity_score(word, candidate, context)`：计算单词与上下文的相似度得分的函数，接受待消歧的单词、候选词和上下文信息作为参数，返回相似度得分。

其中，`disambiguate(word, context)`函数是最主要的函数，它首先调用`get_candidates(word, context)`函数获取候选词列表，然后遍历候选词列表，调用`get_similarity_score(word, candidate, context)`函数计算每个候选词与上下文的相似度得分，最后返回相似度得分最高的候选词作为消歧结果。