酒店的属性为员工素质设施服务清洁程度舒适度性价比位置。之后求解以上6个属性与文本中的25个关键词之间的相似度。相似度高则划分为属性的二级影响因素。采用Word2Vec里面的gensimmodel 进行相似度计算。问题是这6个属性在分词后的文本中没有这时该怎么处理然后怎么计算属性和与关键词的相似度可以使用Word2Vec里面的函数或者属性直接计算吗给出示例代码

如果这6个属性在分词后的文本中没有，可以考虑手动添加这些词汇到文本中，以便进行相似度计算。

下面是使用gensim.model计算属性和关键词相似度的示例代码：

from gensim.models import Word2Vec

# 加载Word2Vec模型
model = Word2Vec.load('model_path')

# 属性词汇
attributes = ['员工素质', '设施服务', '清洁程度', '舒适度', '性价比', '位置']

# 关键词列表
keywords = ['wifi', '空调', '床铺', '卫生间', '早餐', '服务态度', '环境', '价格', '地理位置', '停车场', '吸烟房', '餐厅', '游泳池', '商务中心', '健身房', '会议室', '桑拿', '按摩', '迎宾服务', '行李寄存', '24小时热水', '叫醒服务', '收费标准', '售货机', '电梯']

# 计算属性和关键词的相似度
for attribute in attributes:
    print('Attribute: %s' % attribute)
    for keyword in keywords:
        similarity = model.wv.similarity(attribute, keyword)
        print('%s: %.4f' % (keyword, similarity))

上述代码中，我们首先加载了预训练好的Word2Vec模型，并定义了属性词汇和关键词列表。然后，我们使用model.wv.similarity()函数计算属性和关键词之间的相似度，并输出结果