修改下面这段代码：import gensim def simularity(): model = gensim.models.Word2Vec.load("D:/1/长春大学PT/model.word2vec") word='九价' if word in model.wv.index_to_key: print(word,model.wv.most_similar(word)) # 最相近的词 if __name__ == '__main__': simularity()，把第四行word等于这一个单词‘九价’，改为循环输入一个文件中一列单词数据，如九价，二价，接种，预约，四价，宫颈癌这些词语，实现多词语的相似度代码

可以按照以下方式修改代码：

import gensim

def similarity(words_file):
    model = gensim.models.Word2Vec.load("D:/1/长春大学PT/model.word2vec")
    with open(words_file, 'r') as f:
        words = f.readlines()
    for word in words:
        word = word.strip()
        if word in model.wv.index_to_key:
            print(word, model.wv.most_similar(word))  # 最相近的词

if __name__ == '__main__':
    similarity("path/to/words_file.txt")

这样修改后，程序会从指定的文本文件中读取单词，然后分别计算它们的相似度。注意要把 `path/to/words_file.txt` 替换成你实际的文件路径。

相关问题

Can't pickle <class 'gensim.models.word2vec.Word2Vec'>: import of module 'gensim.models.word2vec' failed

这个错误提示通常是由于使用了 multiprocessing 库进行并行操作，但是在多进程中无法序列化 Word2Vec 对象导致的。解决方法是在创建进程前将 Word2Vec 对象转化为字符串形式，然后在进程内重新创建对象。示例代码如下：

import gensim
import multiprocessing as mp

model = gensim.models.Word2Vec.load('model_path')

def worker_func(model_str):
    model = gensim.models.Word2Vec.load(model_str)
    # 进程操作

if __name__ == '__main__':
    model_str = pickle.dumps(model)
    pool = mp.Pool(processes=4)
    results = [pool.apply_async(worker_func, args=(model_str,)) for i in range(4)]
    output = [p.get() for p in results]

在以上代码中，我们使用了 pickle.dumps() 将 Word2Vec 对象转化为字符串形式，然后在进程内重新创建对象。

PicklingError: Can't pickle <class 'gensim.models.word2vec.Word2Vec'>: import of module 'gensim.models.word2vec' failed

这个错误通常是由于 `gensim` 模块无法在子进程中被正确导入所导致的。解决这个问题的一种方法是使用 `dill` 模块代替 `pickle`，因为 `dill` 可以处理更多类型的对象。你可以这样修改代码：

import dill as pickle

# your code here

如果以上修改不起作用，你可以尝试将 `gensim` 模块在主进程中导入，然后将其传递给子进程。例如：

import multiprocessing as mp
import gensim

def worker(model):
    # your code here

if __name__ == '__main__':
    model = gensim.models.Word2Vec.load('your_model_path')
    p = mp.Process(target=worker, args=(model,))
    p.start()
    p.join()

这样，`gensim` 模块就可以在主进程中正确导入，并且可以被传递到子进程中，从而避免了 `pickling` 错误。