给我写一个Microsoft Research Paraphrase Corpus DSSM模型直接用于语义匹配的代码

好的，以下是一个使用Microsoft Research Paraphrase Corpus DSSM模型进行语义匹配的代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 加载训练好的DSSM模型
model = tf.keras.models.load_model('msrp_dssm.h5')

# 定义两个文本输入
text_a_input = tf.keras.Input(shape=(None,), dtype=tf.int32, name='text_a_input')
text_b_input = tf.keras.Input(shape=(None,), dtype=tf.int32, name='text_b_input')

# 将文本转换为词向量
embedding_layer = model.layers[0]
text_a_embedding = embedding_layer(text_a_input)
text_b_embedding = embedding_layer(text_b_input)

# 计算两个文本的余弦相似度
similarity_layer = model.layers[1]
similarity = similarity_layer([text_a_embedding, text_b_embedding])

# 创建模型
msrp_dssm = tf.keras.Model(inputs=[text_a_input, text_b_input], outputs=similarity)

# 测试样例
text_a = 'The company is doing well.'
text_b = 'The business is doing great.'
text_a_tokens = [token for token in text_a.split()]
text_b_tokens = [token for token in text_b.split()]

# 将文本转换为词向量序列
text_a_sequence = np.array([embedding_layer.get_config()['input_dim'] + 1] + [embedding_layer.get_config()['word_index'][token] for token in text_a_tokens])
text_b_sequence = np.array([embedding_layer.get_config()['input_dim'] + 1] + [embedding_layer.get_config()['word_index'][token] for token in text_b_tokens])

# 对文本进行padding操作
max_sequence_length = max(len(text_a_sequence), len(text_b_sequence))
text_a_sequence = np.pad(text_a_sequence, (0, max_sequence_length - len(text_a_sequence)), 'constant')
text_b_sequence = np.pad(text_b_sequence, (0, max_sequence_length - len(text_b_sequence)), 'constant')

# 预测两个文本的相似度
similarity_score = msrp_dssm.predict([np.array([text_a_sequence]), np.array([text_b_sequence])])[0][0]

print('文本A：', text_a)
print('文本B：', text_b)
print('相似度得分：', similarity_score)

这个代码示例包含以下步骤：

1. 加载训练好的DSSM模型。
2. 定义两个文本输入。
3. 将文本转换为词向量。
4. 计算两个文本的余弦相似度。
5. 创建模型。
6. 测试样例。
7. 将文本转换为词向量序列。
8. 对文本进行padding操作。
9. 预测两个文本的相似度。
10. 输出相似度得分。

你可以将上述代码示例保存为.py文件，然后使用Python解释器运行它。当你运行代码时，它将输出相似度得分，表示两个文本的语义相似度。