并行化对训练Word2Vec模型没有好处的解决方法很简单，就是不使用并行化的方式进行训练。以下是一个没有使用并行化的训练Word2Vec模型的代码示例：

from gensim.models import Word2Vec
sentences = [["I", "love", "natural", "language", "processing"],
             ["Word2Vec", "is", "a", "great", "tool", "for", "NLP"],
             ["It", "can", "learn", "word", "embeddings", "efficiently"]]

# 创建Word2Vec模型
model = Word2Vec(sentences, min_count=1, workers=1)  # 将workers参数设置为1，禁用并行化

# 训练Word2Vec模型
model.train(sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=10)

# 查找与单词"language"最相似的单词
similar_words = model.wv.most_similar("language")
print(similar_words)

在上述代码中，我们通过将workers参数设置为1来禁用并行化。这样训练过程将在单个线程中进行，没有利用多核处理器的并行计算能力。虽然这样可能会导致训练时间较长，但它能确保训练过程的稳定性和可重现性。

需要注意的是，并行化在大规模数据集上通常会带来显著的加速。上述示例仅用于说明不使用并行化的解决方法，具体是否使用并行化需要根据数据集的大小和计算资源的情况来决定。