from scipy import spatial

def sentence_similarity(sentence_1, sentence_2):
    # 今回使うWord2Vecのモデルは300次元の特徴ベクトルで生成されているので、num_featuresも300に指定
    num_features=300
    sentence_1_avg_vector = avg_feature_vector(sentence_1, word2vec_model, num_features)
    sentence_2_avg_vector = avg_feature_vector(sentence_2, word2vec_model, num_features)
    # １からベクトル間の距離を引いてあげることで、コサイン類似度を計算
    return 1 - spatial.distance.cosine(sentence_1_avg_vector, sentence_2_avg_vector)