用python写一段关于语义哈希算法的代码

语义哈希算法是一种用于计算文本相似度的算法。它通过将文本转换为固定长度的数字来实现这一目的。下面是一段使用 Python 实现语义哈希算法的代码示例：

import numpy as np

def semantic_hash(text, hash_size=64):
    # 对文本进行分词
    words = text.split()
    # 建立一个关于单词的哈希桶
    buckets = {}
    for word in words:
        # 如果单词在哈希桶中不存在，则将其加入哈希桶
        if word not in buckets:
            buckets[word] = len(buckets)
    # 将哈希桶的大小转化为一个 numpy 数组
    buckets = np.zeros(len(buckets))
    # 对于每个单词，将其对应的哈希桶设为 1
    for word in words:
        buckets[buckets[word]] = 1
    # 将哈希桶转化为一个固定长度的数字，作为语义哈希
    hash_code = int(np.sum(buckets)) % hash_size
    return hash_code

text1 = "这是一段文本"
text2 = "这是另一段文本"

hash1 = semantic_hash(text1)
hash2 = semantic_hash(text2)

# 计算两段文本的相似度
similarity = (hash1 - hash2) / hash_size
print(similarity)

上面的代码将文本分词，并建立一个关于单词的哈希桶。然后，对于每个单词，将其对应的哈希桶设为 1。最后，将哈希桶转化为固定长度的数字，作为语义哈希。

注意：这只是一个简单