```python import argparse from gensim.models import Word2Vec def get_similar_words(model_file_path, words_file_path): model = Word2Vec.load(model_file_path) with open(words_file_path, 'r') as file: words = [line.strip() for line in file] for word in words: print(f"The most similar words to {word} are:") for similar_word, similarity in model.wv.most_similar(word, topn=20): print(f"{similar_word}: {similarity}") if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser(description='Find most similar words') parser.add_argument('--model', type=str, required=True, help='Path to Word2Vec model') parser.add_argument('--words', type=str, required=True, help='Path to txt file with words') args = parser.parse_args() get_similar_words(args.model, args.words) ``` 请帮我解释一下上面那段代码是在干什么？
这段代码是一个Python脚本，用于从训练好的Word2Vec模型中查找与特定词语最相似的词语。这里是它的详细解释：
导入需要的库：
argparse：Python标准库的一部分，用于编写用户友好的命令行接口。它可以解析从命令行或shell传递给Python脚本的参数。gensim.models：gensim是一个用于处理原始的、非结构化的，人类语言数据的库。在这个脚本中，我们使用它的Word2Vec模型。
定义了一个名为
get_similar_words的函数。这个函数接受两个参数：model_file_path：一个包含训练好的Word2Vec模型的文件路径。words_file_path：一个包含需要寻找相似词语的词语的文件路径。这个文件应该每行包含一个词语。
在get_similar_words函数中：
使用
Word2Vec.load()函数加载Word2Vec模型。打开包含词语的文件，读取所有的词语，并将其存储在列表中。
对于这个列表中的每一个词语，函数使用
model.wv.most_similar()方法找出与这个词语最相似的词语。它还显示这些词语的相似度。
在主程序部分：
创建了一个命令行参数解析器，并定义了需要接受的两个参数：
--model和--words。通过
argparse.ArgumentParser.parse_args()方法解析命令行参数，并将结果存储在args对象中。使用
args.model和args.words作为参数，调用get_similar_words函数。
总的来说，这个脚本的目的是找出与给定词语最相似的词语，这些词语的相似度是基于训练好的Word2Vec模型计算得出的。这对于理解词语的语义关系非常有帮助。