给你两句话，你能用word2vec计算出余弦相似度吗，用Python代码实现

可以使用Python的gensim库来实现。首先需要安装gensim库，可以通过以下命令来安装：

pip install gensim

接着，我们可以使用以下代码来计算两个句子的余弦相似度：

from gensim.models import Word2Vec
from gensim.matutils import softcossim

# 将两个句子分词并放入列表中
sentence_1 = "This is the first sentence"
sentence_2 = "This is the second sentence"
sentences = [sentence_1.split(), sentence_2.split()]

# 初始化Word2Vec模型并载入预训练的词向量
model_path = '[词向量文件路径]'  # 需要替换成实际的词向量文件路径
model = Word2Vec.load(model_path)

# 计算两个句子的余弦相似度
similarity_matrix = model.wv.similarity_matrix(dictionary=sentences, tfidf=None, normalize=True)
soft_sim = softcossim(sentences[0], sentences[1], similarity_matrix)

print("余弦相似度：", soft_sim)

需要注意的是，这里使用的词向量需要是预训练好的，可以使用Word2Vec模型来训练得到。