使用embedding_lookup()函数实现语义相似度计算

embedding_lookup函数是tensorflow中的函数，用于处理embedding矩阵和输入tensor之间的对应关系。通过embedding_lookup函数，我们可以根据输入tensor中的索引值，在embedding矩阵中找到对应的embedding向量。

语义相似度计算是自然语言处理中的一项重要任务，用于衡量两个句子或词语之间的语义相似程度。在进行语义相似度计算之前，通常需要将文本转换为词向量，这可以通过预训练的词向量模型（例如Word2Vec、GloVe）或者训练自定义的词向量模型来实现。而embedding_lookup函数则可以用来查询并获取对应的词向量。

以下是使用embedding_lookup函数实现语义相似度计算的简单示例：

import tensorflow as tf

# 假设已经有了一个词向量矩阵，矩阵形状为(vocabulary_size, embedding_dim)
vocabulary_size = 10000
embedding_dim = 100
embedding_matrix = tf.random.normal((vocabulary_size, embedding_dim))

# 假设有两个输入句子，分别是"hello world"和"world hello"
input_text1 = tf.constant([0, 1])  # 对应"hello"和"world"的索引
input_text2 = tf.constant([1, 0])  # 对应"world"和"hello"的索引

# 使用embedding_lookup函数获取输入句子的词向量
embeddings1 = tf.nn.embedding_lookup(embedding_matrix, input_text1)
embeddings2 = tf.nn.embedding_lookup(embedding_matrix, input_text2)

# 计算两个句子的语义相似度
similarity = tf.reduce_sum(embeddings1 * embeddings2, axis=1)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    sim = sess.run(similarity)
    print(sim)

在上述示例中，我们首先定义了一个随机初始化的embedding矩阵，形状为(vocabulary_size, embedding_dim)。然后，我们定义了两个输入句子的索引（假设已经将句子转为了对应的索引）。接着，我们使用embedding_lookup函数获取了输入句子的词向量。

为了计算语义相似度，我们可以使用余弦相似度。在上述示例中，我们通过对应位置的元素相乘，并在axis=1上求和得到了每个句子的语义相似度。最后，通过运行tensorflow的会话，我们可以打印出两个句子的语义相似度。

需要注意的是，上述示例仅仅是一个简单示例，实际的语义相似度计算可能需要更加复杂的模型和处理过程。