使用scala编写spark word2vec 文本相似度的代码

好的，以下是使用Scala编写Spark Word2Vec文本相似度的代码示例：

import org.apache.spark.ml.feature.{Word2Vec, Word2VecModel}
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object Word2VecSimilarity {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val spark = SparkSession.builder
      .appName("Word2VecSimilarity")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    val input = spark.read.textFile("path/to/input/file.txt")
      .rdd.map(_.split(" ").toSeq)

    val word2Vec = new Word2Vec()
      .setVectorSize(100)
      .setMinCount(0)
      .setInputCol("text")
      .setOutputCol("result")

    val model = word2Vec.fit(input)
    val vectors = model.getVectors

    val synonyms = model.findSynonyms("word", 5)
    for((word, cosineSimilarity) <- synonyms) {
      println(s"$word $cosineSimilarity")
    }

    spark.stop()
  }
}

这个示例代码中，我们使用Spark MLlib的Word2Vec算法来实现文本相似度。我们首先读取输入文件，将每个文本行分割成单词序列。然后，我们使用Word2Vec算法训练一个模型，将单词序列转换为向量空间中的向量。最后，我们使用模型的`findSynonyms`方法查找与给定单词最相似的5个单词，并输出它们的余弦相似度。