使用scala编写spark word2vec 两个列表的文本相似度的代码

好的，以下是使用Scala编写Spark Word2Vec两个列表的文本相似度的代码示例：

import org.apache.spark.ml.feature.{Word2Vec, Word2VecModel}
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object Word2VecListSimilarity {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val spark = SparkSession.builder
      .appName("Word2VecListSimilarity")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    val input1 = Seq("This is a sample sentence", "Another sample sentence")
    val input2 = Seq("This is another sentence", "Yet another sentence")

    val input = (input1 ++ input2).map(_.split(" "))

    val word2Vec = new Word2Vec()
      .setVectorSize(100)
      .setMinCount(0)
      .setInputCol("text")
      .setOutputCol("result")

    val model = word2Vec.fit(input)
    val vectors = model.getVectors

    val input1Vectors = model.transform(input1.map(_.split(" ")).toDF("text"))
    val input2Vectors = model.transform(input2.map(_.split(" ")).toDF("text"))

    val similarity = input1Vectors.crossJoin(input2Vectors)
      .selectExpr("text as text1", "text as text2", "result as result1", "result as result2")
      .selectExpr("text1", "text2", "cosineSimilarity(result1, result2) as similarity")

    similarity.show()

    spark.stop()
  }
}

这个示例代码中，我们使用Spark MLlib的Word2Vec算法来实现文本相似度。我们首先将两个文本列表组合成一个输入列表，并使用Word2Vec算法训练一个模型，将单词序列转换为向量空间中的向量。然后，我们将第一个文本列表和第二个文本列表分别转换为向量，使用`cosineSimilarity`函数计算它们之间的相似度，并输出结果。