Word2Vecの類似度の一番高いものを出力する

Question

前提・実現したいこと

juman++で形態素解析した内容を連想概念辞書で連想語と刺激語に分けている
その連想語と刺激語を参照してWord2Vecで一番類似度が高い単語を出力したい

発生している問題・エラーメッセージ

Word2Vecで一番類似度が高い単語が出力できない

該当のソースコード

from pyknp import KNP
import re
from gensim.models.word2vec import Word2Vec
model_path = 'word2vec.gensim.model'
model = Word2Vec.load(model_path)

When = []
Where = []
What = []
Why = []
Who = []
How = []
nani = ['ガ','ヲ','ノ', 'ニ'] #Whatの後に続く助詞

text = ("先生は今日は来ません")
knp = KNP(option='-tab') # Default is JUMAN++. If you use JUMAN, use KNP(jumanpp=False)
result = knp.parse(text)

for mrph in result.mrph_list(): # 各形態素へのアクセス
so_f = re.split("[-:]", mrph.imis) #feature分割
if mrph.bunrui == '地名' or '場所' in so_f:
Where.append(mrph.midasi)
elif '時間' in so_f:
When.append(mrph.midasi)
elif '人' in so_f or '人名' in so_f:
Who.append(mrph.midasi)

for bnst in result.bnst_list(): # 各文節へのアクセス
setu_f = re.split("[><]", bnst.fstring)
del setu_f[::2]
if '主節' in setu_f:
How.append("".join(mrph.midasi for mrph in bnst.mrph_list()))
how_id = bnst.bnst_id

for bnst in result.bnst_list(): # 各文節へのアクセス
setu_f = re.split("[><]", bnst.fstring)
del setu_f[::2]
for c in nani:
if bnst.parent_id == how_id and '格要素' in setu_f and c in setu_f:
What.append("".join(mrph.midasi for mrph in bnst.mrph_list()))
break

print(text)
print()

print("推定前")
print('Who:%s' %(Who))
print('Where:%s' %(Where))
print('When:%s' %(When))
print('What:%s' %(What))
print('How:%s' %(How))

print("------------------------------------------------------------------------------------")
print("推定後")
print("")

Shigeki = "shigekigo-10.txt"
Lensou = "dictlist-10.txt"

with open(Shigeki,'r', encoding="shift_jis") as f:
shigekigo = [s.strip() for s in f.readlines()]
with open(Lensou, 'r', encoding="shift_jis") as f:
lensougo = [s.split() for s in f.readlines()]
lensou = [[] for i in range(len(lensougo))]

for count in range(len(lensougo)):
for i in range(7):
lensou[count].append(lensougo[count][i].strip(','))

for mrph in result.mrph_list():
text1 = (mrph.midasi)
for countS in range(len(shigekigo)):
if text1 == shigekigo[countS]:
TextFlag = False
for countL in range(len(lensougo)):
if lensou[countL][0] == text1:
print("刺激語:"+text1 + " " + "連想語:"+lensou[countL][2])
print("連想後:"+lensou[countL][2])
print()

                text2 = (lensou[countL][2])
                result2 = knp.parse(text2)
                for mrph in result2.mrph_list():
                    so_f = re.split("[-:]", mrph.imis) #feature分割
                    if mrph.bunrui == '地名' or '場所' in so_f:
                        for i in range(len(mrph.midasi)):
                            w = model.wv.similarity(text1, mrph.midasi)  
                            m = 0
                            if m <= w:
                                m = w
                            else:
                                
                                if m >= w:
                                    mm = mrph.midasi
                                    Where.append(mm) 
                                else: 
                                    
                                    break
                    elif '時間' in so_f:
                        for i in range(len(mrph.midasi)):
                            w = model.wv.similarity(text1, mrph.midasi)
                            m = 0.6
                            if m <= w:
                                mm = mrph.midasi
                                When.append(mrph.midasi)
                            else: 
                                
                                break
                               
                    elif '人' in so_f or '人名' in so_f:
                        for i in range(len(mrph.midasi)):
                            w = model.wv.similarity(text1, mrph.midasi)
                            m = 0.6
                            if m <= w:
                                mm = mrph.midasi
                                Who.append(mm)
                            else: 
                                
                                break
                                

                       

print('Who:%s' %(Who))
print('Where:%s' %(Where))
print('When:%s' %(When))

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Comments

[jbpb0]

pythonのコードの一番最後の行のすぐ下に
```
だけの行を追加してください

現状だと、pythonコードのインデントが消えてるので、とても見辛いです

「一番最後の行」というのは、「print('When:%s' %(When))」のことです
それの下に「```」だけの行を追加してください

また、pythonのコードの一番最初の行「from pyknp import KNP」のすぐ前には、「```python」という行があるようにしてください
もしかしたら現状は、「```python」の行の次に「```」だけの行があり、さらにその下にpythonのコードを書いてませんでしょうか?
もしそうなっていたら、pythonコードの前の「```」だけの行は不要です