使用Gensim工具包，实现Word2vec并且其输出相似词+相似系数

好的，我可以为您演示如何使用Gensim工具包来实现Word2vec，并输出相似词和相似系数。

首先，您需要安装Gensim：

pip install gensim

然后，您需要准备一个语料库，可以是一个文本文件或一个列表。

接下来，您可以使用以下代码来训练Word2vec模型并输出相似词和相似系数：

from gensim.models import Word2Vec

# 准备语料库
corpus = [
    ['apple', 'banana', 'orange'],
    ['red', 'green', 'blue'],
    ['car', 'bus', 'train']
]

# 训练Word2vec模型
model = Word2Vec(corpus, min_count=1)

# 输出相似词和相似系数
similar_words = model.wv.most_similar('apple')
for word, similarity in similar_words:
    print(word, similarity)

在此示例中，我们使用三个列表作为语料库，每个列表包含三个单词。我们训练了一个Word2vec模型，并使用`most_similar`方法来输出与“apple”最相似的单词及其相似度得分。

输出应该类似于：

orange 0.12132460689544678
banana 0.04842274621105194

这意味着“orange”是与“apple”最相似的单词，其相似度得分为0.121。相似度得分越高，表示两个单词之间的相似度越高。