写一个python 代码的段落检索语言模型 demo 代码

下面是一个使用 Python 实现的代码段检索语言模型的简单示例：

import re
import numpy as np
import tensorflow as tf

def retrieve_sentence(model, input_text, all_sentences):
    """
    使用语言模型对输入文本进行相似度计算，并返回与输入文本最相似的句子
    """
    input_vec = preprocess_text(input_text)
    sentence_vectors = [preprocess_text(sent) for sent in all_sentences]
    similarities = model.predict([input_vec] + sentence_vectors)
    most_similar_idx = np.argmax(similarities[1:]) + 1
    return all_sentences[most_similar_idx]

def preprocess_text(text):
    """
    对文本进行预处理，将其转化为可用于训练的向量
    """
    text = text.lower()
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', text)
    vector = np.zeros((MAX_SEQUENCE_LENGTH,))
    for i, word in enumerate(text.split()):
        if i >= MAX_SEQUENCE_LENGTH:
            break
        vector[i] = word_index.get(word, 0)
    return vector

# 训练语言模型
model = ...

# 预处理输入文本
input_text = ...

# 获取所有可能的句子
all_sentences = ...

# 获取与输入文本最相似的句子
retrieved_sentence = retrieve_sentence(model, input_text, all_sentences)
print("Retrieved Sentence: ", retrieved_sentence)

这仅仅是一个简单的代码段检索模型的实现，具体的实现方式可能会有所不同，具体实现可能需要进行更多的调整和优化。