我正在尝试使用 WMD 计算 2 个文本的相似度。我尝试在 Python 3 中使用以下代码，使用 gensim：
word2vec_model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)
word2vec_model.init_sims(replace=True) # normalizes vectors
distance = word2vec_model.wmdistance("string 1", "string 2") # Compute WMD as normal.
但是，我认为这并没有给我带来正确的价值。我应该如何在 python 中做到这一点？