深度文字神经网络相似度代码

下面是一个使用深度学习模型计算文本相似度的代码示例，使用的模型是基于预训练的BERT模型。

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 加载预训练的BERT模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 准备两个文本
text1 = "今天天气真好啊"
text2 = "天气真好，今天心情也不错"

# 对文本进行分词，并将分词结果转换为模型输入的格式
tokens1 = tokenizer.encode(text1, add_special_tokens=True)
tokens2 = tokenizer.encode(text2, add_special_tokens=True)
inputs1 = torch.tensor([tokens1])
inputs2 = torch.tensor([tokens2])

# 使用BERT模型计算文本的嵌入向量
outputs1 = model(inputs1)
outputs2 = model(inputs2)

# 获取文本的嵌入向量
embeddings1 = outputs1[1].detach().numpy()
embeddings2 = outputs2[1].detach().numpy()

# 计算文本相似度
similarity = cosine_similarity(embeddings1, embeddings2)[0][0]
print(similarity)

在上面的代码中，我们使用BERT模型将两个文本转换为嵌入向量，并使用余弦相似度计算它们之间的相似度。`cosine_similarity`函数是来自scikit-learn库的函数，用于计算两个向量之间的余弦相似度。

需要注意的是，这里只是一个示例代码，并没有对模型进行优化和调整。在实际应用中，需要根据具体的数据集和任务对模型进行适当的修改和调整。