前提

modelは学習済みのgensimのmodel
品詞判定にはJanomeのTokenizerを利用
'鬼'に類似した単語1,00個を取得してからフィルタリング

TokenFilterを使う方法

from janome.analyzer import Analyzer
from janome.tokenfilter import POSKeepFilter, POSStopFilter

target_word = '鬼'
topn = 1000

for word, score in model.similar(target_word, topn=topn):
    tokens = a.analyze(word)
    for token in tokens:
        print(token, score)

TokenFilterの利用イメージ

from janome.analyzer import Analyzer
from janome.tokenfilter import POSKeepFilter, POSStopFilter

target_word = '「鬼の」'

# 「名詞」を取得して、「記号」と「助詞」は除く
token_filters = [POSKeepFilter('名詞'), POSStopFilter(['記号', '助詞'])]
a = Analyzer(token_filters=token_filters)
tokens = a.analyze(target_word)
for token in tokens:
    print(token)
#=> 鬼 名詞,一般,*,*,*,*,鬼,オニ,オニ

TokenFilterを使わない方法

from janome.tokenizer import Tokenizer

t = Tokenizer()
target_word = '鬼'
topn = 1000

for word, score in model.similar(target_word, topn=topn):
    tokens = t.tokenize(word)
    for token in tokens:
        pos0 = token.part_of_speech.split(',')[0]
        pos1 = token.part_of_speech.split(',')[1]
        # 形容詞と形容動詞に限定して取得
        if pos0 == '形容詞' or pos1 == '形容動詞':
            print(token.surface, score, pos0, pos1)

品詞について

形態素解析ツールの品詞体系