请用python实现，中文文本之间的相似度

可以使用Python中的gensim库来计算中文文本之间的相似度。具体步骤如下：

1. 安装gensim库

pip install gensim

2. 将中文文本转换为向量表示

可以使用Word2Vec模型将中文文本转换为向量表示，具体步骤如下：

from gensim.models import Word2Vec

sentences = [['我', '喜欢', '吃', '苹果'], ['他', '喜欢', '吃', '香蕉'], ['她', '喜欢', '吃', '橙子']]

model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

vector = model['我']

以上代码中，sentences是一个包含多个中文文本的列表，Word2Vec会对其中的文本进行训练，生成一个词向量模型model。size参数指定了词向量的维度，window参数指定了训练过程中上下文窗口的大小，min_count参数指定了最低出现次数阈值，workers参数指定了训练所使用的线程数。

vector变量即为中文文本“我”的向量表示。

3. 计算两个文本的相似度

可以使用余弦相似度来计算两个中文文本的相似度，具体步骤如下：

from gensim.similarities import cosine_similarity

similarity = cosine_similarity(model['我'], model['他'])

以上代码中，cosine_similarity函数会计算两个向量之间的余弦相似度，model['我']和model['他']分别为两个中文文本的向量表示。similarity变量即为它们之间的相似度。

注意：以上代码仅提供了一个简单的示例，实际使用时需要对数据进行预处理、调参等。