用node计算两个文本之间的相似度用什么算法比较好

计算文本相似度的算法有很多，常用的有余弦相似度算法和Jaccard相似度算法。

余弦相似度算法是一种基于向量空间模型的相似度计算方法，其实现步骤包括将文本转化为向量表示，计算向量之间的余弦夹角，余弦值越大表示两个文本的相似度越高。在node中，可以使用mathjs库中的cosine函数来实现余弦相似度的计算。

Jaccard相似度算法则是基于集合论的相似度计算方法，其实现步骤包括将文本转化为词集合，计算两个集合的交集和并集，相似度等于交集大小除以并集大小。在node中可以使用jaccard模块来实现Jaccard相似度的计算。

需要注意的是，不同算法适用于不同的场景，具体选择哪种算法需要根据实际情况来决定。