帮我生成上述步骤的代码

好的，以下是基于Python的代码实现：

1. 准备微博文本语料和种子词

# 微博文本语料
corpus = ['微博文本1', '微博文本2', ...]

# 种子词
seed_words = ['种子词1', '种子词2', ...]

2. 训练BERT模型

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

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

# 对语料进行编码和填充
inputs = tokenizer(corpus, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

# 利用BERT模型对语料进行编码，得到词向量
outputs = model(**inputs)
word_embeddings = outputs.last_hidden_state

3. 计算余弦相似度

import torch.nn.functional as F

# 对种子词进行编码和填充
seed_inputs = tokenizer(seed_words, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

# 利用BERT模型对种子词进行编码，得到种子词的词向量
seed_outputs = model(**seed_inputs)
seed_embeddings = seed_outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)

# 计算种子词与语料中每个词汇的余弦相似度
cos_sim = F.cosine_similarity(word_embeddings, seed_embeddings, dim=1)

4. 根据余弦相似度排序并过滤

import numpy as np

# 根据余弦相似度排序
sorted_indices = np.argsort(cos_sim)[::-1]

# 过滤掉相似度低于阈值的词汇
threshold = 0.85
related_words = []
for i in sorted_indices:
    if cos_sim[i] >= threshold:
        related_words.append((corpus[i], cos_sim[i]))

# 输出与种子词最相似的词汇
print("与种子词最相似的词汇：")
for word, sim in related_words:
    print(word, sim)

5. 进一步聚类或分类

可以进一步对输出的词汇进行聚类或分类，以获取更加准确的语义相关词汇。这个部分的具体实现可以根据你的需求和数据情况进行选择和定制。