基于python、RoBERTa、transformers模型编写以下任务的代码：采用Google 提供的 Bert-Base-Chinese 模型，隐层输出维度为 768，学习率为 1e-6。先人工手动选取部分隐私词作为种子词，得到种子词列表；利用BERT模型训练大量的微博用户博文文本语料，获取词向量，然后其他词汇与已有种子词的相似度问题就转变成了向量相似度的问题；本任务采用余弦相似度，两个向量之间的余弦相似度越大说明它们关联度越高，余弦相似度计算两者采用的词向量是根据神经网络的最后四层来进行构建的，因为最后四层的效果最好，可以使用拼接的方式，也可以使用求和取平均的方式来获取词向量的编码；利用部分种子词和训练好的模型输出最相似的词汇，将每个种子词与其对应的相似词汇放在一个列表以”种子词：相似词汇“格式输出，将语义相近的词汇聚集在一起，对每一个种子词的关联词汇进行合并和去重，再进行人工筛选；设关联度阈值为q，语料中满足一定关联度阈值的词才能被定义为相关隐私词，并放入到隐私词库中；词库达到一定规模后，对词库进行过滤去重。

以下是基于python、RoBERTa、transformers模型的代码实现：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
import numpy as np
from collections import defaultdict
import pandas as pd

# 加载BERT模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-chinese")

# 设定学习率
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-6)

# 人工选取部分隐私词作为种子词
seed_words = ["个人信息", "隐私保护", "数据泄露", "身份证号码", "手机号码", "银行卡号"]

# 获取种子词的向量表示
seed_word_vectors = defaultdict(list)

for word in seed_words:
    input_ids = tokenizer.encode(word, return_tensors='pt')
    outputs = model(input_ids)
    hidden_states = outputs[2]
    token_vecs = hidden_states[-4:]
    pooled_output = torch.mean(token_vecs, dim=0)
    seed_word_vectors[word] = pooled_output.detach().numpy()

# 加载微博用户博文文本语料，获取词向量
# 这里使用一个示例数据集
df = pd.read_csv("weibo_text.csv")

# 计算每个词的向量表示
word_vectors = defaultdict(list)

for text in df["text"]:
    input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')
    outputs = model(input_ids)
    hidden_states = outputs[2]
    token_vecs = hidden_states[-4:]
    pooled_output = torch.mean(token_vecs, dim=0)
    for token in tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids.flatten()):
        if token in tokenizer.all_special_tokens:
            continue
        if token in word_vectors:
            word_vectors[token].append(pooled_output.detach().numpy())
        else:
            word_vectors[token] = [pooled_output.detach().numpy()]

# 计算每个词的向量表示的平均值
for word in word_vectors:
    word_vectors[word] = np.mean(word_vectors[word], axis=0)

# 计算每个种子词的相似词汇
similar_words = defaultdict(list)

for seed_word in seed_word_vectors:
    for word in word_vectors:
        similarity = np.dot(seed_word_vectors[seed_word], word_vectors[word]) / \
                     (np.linalg.norm(seed_word_vectors[seed_word]) * np.linalg.norm(word_vectors[word]))
        if similarity > 0.8:  # 设定余弦相似度阈值
            similar_words[seed_word].append(word)

# 合并和去重相似词汇
merged_words = defaultdict(set)

for seed_word in similar_words:
    for word in similar_words[seed_word]:
        merged_words[seed_word].add(word)

# 人工筛选关联度阈值
q = 0.9
privacy_words = set()

for seed_word in merged_words:
    for word in merged_words[seed_word]:
        similarity = np.dot(seed_word_vectors[seed_word], word_vectors[word]) / \
                     (np.linalg.norm(seed_word_vectors[seed_word]) * np.linalg.norm(word_vectors[word]))
        if similarity > q:
            privacy_words.add(word)

# 对词库进行过滤去重
privacy_words = list(privacy_words)
privacy_words.sort()

以上代码的详细解释如下：

1. 首先，我们使用`AutoTokenizer`和`AutoModel`加载了Google提供的BERT-Base-Chinese模型，并设置了学习率为1e-6。

2. 接着，我们手动选取了一些隐私词作为种子词，并计算了它们的向量表示。

3. 然后，我们加载了微博用户博文文本语料，并计算了其中每个词的向量表示。

4. 接下来，我们计算了每个种子词与文本中每个词的相似度，并筛选出了相似度大于0.8的词。

5. 然后，我们将相似词汇进行合并和去重，并设定了关联度阈值q为0.9。

6. 最后，我们对词库进行了过滤去重，得到最终的隐私词库。

需要注意的是，以上代码中的示例数据集`weibo_text.csv`是一个包含微博用户博文的CSV文件，其中包含一个名为`text`的列，存储了微博用户发布的博文内容。在实际应用中，我们需要根据具体的场景和需求，选择合适的数据集，并将其加载到代码中。