word2vec计算文本相似度代码

这是一个简单的使用word2vec计算文本相似度的代码示例：

from gensim.models import Word2Vec
import numpy as np

def get_word2vec_similarity(text1, text2, model_path):
    # 加载预训练的Word2Vec模型
    model = Word2Vec.load(model_path)

    # 对文本进行分词
    words1 = text1.strip().split()
    words2 = text2.strip().split()

    # 计算文本向量的平均值
    vec1 = np.mean([model.wv[word] for word in words1 if word in model.wv], axis=0)
    vec2 = np.mean([model.wv[word] for word in words2 if word in model.wv], axis=0)

    # 计算余弦相似度
    similarity = np.dot(vec1, vec2) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2))

    return similarity

示例中使用了gensim库中的Word2Vec模型，并计算了两个文本的余弦相似度。需要注意的是，为了使用该代码，需要先对文本进行分词，并且预训练的Word2Vec模型需要先通过gensim进行训练。