为什么这段代码def compare(text1, text2): similarities = [] text1 = ("text_new:\n", text_new) text2 = ("text_old:\n", text_old) for i in range(len(text1)): for j in range(len(text2)): tf_idf_vectorizer = TfidfVectorizer() tf_idf_vectors = tf_idf_vectorizer.fit_transform([text1[i], text2[j]]) cosine_similarities = cosine_similarity(tf_idf_vectors) similarities.append(cosine_similarities[0, 1]) print (similarities)结果不是逐一比较的结果？如何修改

这段代码中的问题在于它将两个文本列表 `text1` 和 `text2` 中的所有文本逐一进行了比较，而没有考虑它们之间的一一对应关系。因此，如果 `text1` 中有三个文本，而 `text2` 中只有两个文本，那么 `text1` 中的第三个文本将会和 `text2` 中的第一个文本进行比较，这显然是不正确的。

要解决这个问题，我们需要在两个循环中使用相同的索引值，来确保比较的是一一对应的文本。修改后的代码如下：

def compare(text1, text2):
    similarities = []
    for i in range(len(text1)):
        tf_idf_vectorizer = TfidfVectorizer()
        tf_idf_vectors = tf_idf_vectorizer.fit_transform([text1[i], text2[i]])
        cosine_similarities = cosine_similarity(tf_idf_vectors)
        similarities.append(cosine_similarities[0, 1])
    print(similarities)

这样，`text1` 和 `text2` 中的文本将会一一对应地进行比较，从而得到正确的结果。