<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 <h2 align="center">点击下列图标在线运行HanLP</h2>
<div align="center">
    <a href="https
Step1:  加载模型
HanLP的工作流程是先加载模型，模型的标示符存储在hanlp.pretrained这个包中，按照NLP任务归类。
Step2:  调用hanlp.load进行加载，模型会自动下载到本地缓存：
Step3:  语义文本相似度
输入两段短文本组成的二元组列表，执行语义文本相似度：
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
!pip install hanlp -U
Explanation: <h2 align="center">点击下列图标在线运行HanLP</h2>
<div align="center">
    <a href="https://colab.research.google.com/github/hankcs/HanLP/blob/doc-zh/plugins/hanlp_demo/hanlp_demo/zh/sts_stl.ipynb" target="_blank"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"/></a>
    <a href="https://mybinder.org/v2/gh/hankcs/HanLP/doc-zh?filepath=plugins%2Fhanlp_demo%2Fhanlp_demo%2Fzh%2Fsts_stl.ipynb" target="_blank"><img src="https://mybinder.org/badge_logo.svg" alt="Open In Binder"/></a>
</div>
安装
无论是Windows、Linux还是macOS，HanLP的安装只需一句话搞定：
End of explanation
import hanlp
hanlp.pretrained.sts.ALL # 语种见名称最后一个字段或相应语料库
Explanation: 加载模型
HanLP的工作流程是先加载模型，模型的标示符存储在hanlp.pretrained这个包中，按照NLP任务归类。
End of explanation
sts = hanlp.load(hanlp.pretrained.sts.STS_ELECTRA_BASE_ZH)
Explanation: 调用hanlp.load进行加载，模型会自动下载到本地缓存：
End of explanation
sts([
    ('看图猜一电影名', '看图猜电影'),
    ('无线路由器怎么无线上网', '无线上网卡和无线路由器怎么用'),
    ('北京到上海的动车票', '上海到北京的动车票'),
])
Explanation: 语义文本相似度
输入两段短文本组成的二元组列表，执行语义文本相似度：
End of explanation
<END_TASK>