paddle taskflow 做句向量相似度

您好！使用PaddlePaddle的Taskflow模块进行句向量相似度计算的步骤如下：

首先，您需要安装PaddlePaddle和Taskflow模块。可以使用以下命令安装Taskflow：

pip install paddlepaddle-taskflow

接下来，您可以使用PaddleNLP提供的预训练模型快速获取句子的向量表示。PaddleNLP提供了多个预训练模型，如ERNIE、BERT等。这里以ERNIE预训练模型为例。

首先，导入所需的库：

import paddle
from paddlenlp.transformers import ErnieTokenizer, ErnieModel

然后，加载预训练模型和tokenizer：

model_name = "ernie-1.0"
tokenizer = ErnieTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = ErnieModel.from_pretrained(model_name)

接下来，编写一个函数来计算句子的向量表示：

def get_sentence_embedding(sentence):
    input_ids = tokenizer(sentence)["input_ids"]
    input_ids = paddle.to_tensor([input_ids])
    _, sentence_embedding = model(input_ids)
    return sentence_embedding.numpy()

使用这个函数可以得到句子的向量表示。

最后，计算两个句子的相似度可以使用余弦相似度或其他相似度度量方法：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cosine

def sentence_similarity(sentence1, sentence2):
    embedding1 = get_sentence_embedding(sentence1)
    embedding2 = get_sentence_embedding(sentence2)
    similarity = 1 - cosine(embedding1, embedding2)
    return similarity

通过调用`sentence_similarity`函数，可以计算两个句子的相似度。

希望以上内容能对您有所帮助！如有任何疑问，请随时提问。