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。