你是一名自然语言处理算法工程师，现在需要你写一份关于判断两句话的语义是否相似的代码

非常感谢您的问题。我可以帮助您编写一份代码来判断两句话的语义是否相似。首先，我们需要使用自然语言处理（NLP）技术来将两句话转换为计算机可以理解的形式。然后，我们可以使用词向量模型来比较这两句话的语义相似度。

以下是一个示例代码，使用Python中的gensim库和Word2Vec模型来计算两句话的语义相似度：

from gensim.models import Word2Vec
import numpy as np

model = Word2Vec.load('path/to/your/word2vec/model')

def sentence_similarity(sent1, sent2):
    # 将句子分成单词
    words1 = sent1.split()
    words2 = sent2.split()

    # 取两个句子共有的单词
    words1 = [word for word in words1 if word in model.vocab]
    words2 = [word for word in words2 if word in model.vocab]

    # 计算两个句子中所有单词的平均向量值
    vector1 = np.mean([model[word] for word in words1], axis=0)
    vector2 = np.mean([model[word] for word in words2], axis=0)

    # 计算两个句子的余弦相似度
    similarity = np.dot(vector1, vector2) / (np.linalg.norm(vector1) * np.linalg.norm(vector2))

    return similarity

# 示例使用
sent1 = "How to check CPU usage on Linux"
sent2 = "How to monitor CPU usage on Linux"
similarity = sentence_similarity(sent1, sent2)
print("Sentence similarity: ", similarity)

注意：这只是一个简单的示例代码，可能无法处理所有情况并且可能需要进行优化。如果您需要更高级的NLP任务，请考虑使用更强大的NLP框架，例如SpaCy或NLTK。