请用python完成，调用word2vec计算两个中文短句的相似度

好的，需要安装gensim库来调用word2vec。以下是一个示例代码：

from gensim.models import Word2Vec
import jieba

# 加载预训练好的中文word2vec模型
model = Word2Vec.load('path/to/pretrained/word2vec/model')

# 定义两个中文短句
sentence1 = '我喜欢吃水果'
sentence2 = '水果是我的最爱'

# 对两个短句进行分词
words1 = jieba.cut(sentence1)
words2 = jieba.cut(sentence2)

# 计算两个短句的相似度
similarity = model.wv.n_similarity(words1, words2)

print('两个短句的相似度为：', similarity)

在代码中，我们首先加载了预训练好的中文word2vec模型，然后对两个中文短句进行了分词，并使用`n_similarity`方法计算它们的相似度。最后输出了相似度的结果。需要注意的是，由于gensim库默认使用的是utf-8编码，因此输入的中文短句也需要是utf-8编码的。