通过python来用laser实现跨语言相似度计算，最好给我完整的代码

Laser（Language-Agnostic SEntence Representations）是一个开源工具，用于生成跨语言的句子嵌入向量，可以用来做相似度比较。在Python中，你可以使用`torchtext`库作为基础，结合Hugging Face的`transformers`库，下面是一个简单的示例来展示如何使用Laser进行跨语言相似度计算：

首先，你需要安装必要的库：

pip install torch torchtext transformers laser

然后，导入所需模块并下载预训练模型：

import torch
from torchtext.data import Field, TabularDataset
from transformers import LaserModel, LaserTokenizer

# 初始化模型和分词器
model = LaserModel.from_pretrained('facebook/laser-base')
tokenizer = LaserTokenizer.from_pretrained('facebook/laser-base')

现在，我们可以创建两个句子列表，分别代表源语言和目标语言：

source_sentences = ['这是一个例子', 'Another English sentence']
target_sentences = ['Это пример', 'Еще англический предложение']  # 这里假设我们有俄语文本

对它们进行编码：

source_encodings = tokenizer(source_sentences, return_tensors="pt")
target_encodings = tokenizer(target_sentences, return_tensors="pt", lang_id=2)  # lang_id指定目标语言(这里设为2表示俄语)

计算相似度：

similarity_scores = model(**source_encodings).cosine_similarity(model(**target_encodings), dim=-1)
scores = similarity_scores.tolist()[0]  # 获取每个源句子对每个目标句子的相似度

最后，你可以打印出相似度得分：

for i, source in enumerate(source_sentences):
    for j, target in enumerate(target_sentences):
        print(f"Source: {source}, Target: {target}, Similarity Score: {scores[i][j]}")