请帮我实现带有余弦相似度计算的上述任务的代码

好的，下面是一个使用余弦相似度计算的代码示例：

import jieba
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 加载种子词库
seed_words = []
with open("seed_words.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        seed_words.append(line.strip())

# 加载微博文本数据
text_data = []
with open("text_data.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        text_data.append(line.strip())

# 分词
text_data = [list(jieba.cut(text)) for text in text_data]

# 构建词向量
all_words = set([word for text in text_data for word in text])
word2id = {word: idx for idx, word in enumerate(all_words)}
id2word = {idx: word for word, idx in word2id.items()}
word_vectors = np.zeros((len(all_words), len(all_words)))
for text in text_data:
    for i, word1 in enumerate(text):
        for j, word2 in enumerate(text):
            word_vectors[word2id[word1], word2id[word2]] += 1

# 计算余弦相似度
cos_sim = cosine_similarity(word_vectors)

# 构建隐私词库
privacy_words = set(seed_words)
for word in all_words:
    if word in seed_words:
        continue
    sim_words = sorted([(id2word[i], sim) for i, sim in enumerate(cos_sim[word2id[word]]) if id2word[i] not in seed_words], key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5]
    for sim_word, sim in sim_words:
        if sim > 0.5:
            privacy_words.add(sim_word)

# 输出隐私词库
with open("privacy_words.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    for word in privacy_words:
        f.write(word + "\n")

这个代码使用了jieba进行中文分词，使用sklearn的cosine_similarity函数计算余弦相似度。具体实现的步骤如下：

1. 加载种子词库和微博文本数据。
2. 对微博文本数据进行分词。
3. 构建词向量，其中每个元素表示两个词在同一个微博中出现的次数。
4. 使用cosine_similarity函数计算词向量的余弦相似度矩阵。
5. 对于每个词，找到与其余弦相似度最高的5个词，并且这5个词不在种子词库中，将它们添加到隐私词库中。
6. 输出隐私词库。

需要注意的是，这个代码实现的余弦相似度计算并不是很高效，因为它要计算所有词之间的余弦相似度，计算复杂度为O(n^2)，其中n为词汇表的大小。在实际应用中，可以考虑使用一些近似计算的方法，例如局部敏感哈希(LSH)。