求最大公约数和最小公倍数使用【python】写【文本相似度分析】的代码

抱歉，您提到的最大公约数（Greatest Common Divisor, GCD）和最小公倍数（Least Common Multiple, LCM）通常是用于数学计算而不是文本相似度分析。然而，如果您想了解如何用Python编写计算两个数GCD和LCM的代码，我可以帮助您。以下是相关的代码示例：

import math

# 定义函数计算最大公约数
def gcd(a, b):
    while b != 0:
        a, b = b, a % b
    return a

# 定义函数计算最小公倍数
def lcm(a, b):
    return (a * b) // gcd(a, b)

# 示例：计算两个整数的GCD和LCM
num1 = int(input("请输入第一个数字: "))
num2 = int(input("请输入第二个数字: "))

print(f"最大公约数 ({num1}, {num2}) 是: {gcd(num1, num2)}")
print(f"最小公倍数 ({num1}, {num2}) 是: {lcm(num1, num2)}")

而文本相似度分析则是通过比较文档的词频、TF-IDF值、n-gram匹配或其他算法来衡量两段文字之间的相似程度，这是自然语言处理领域的一个话题。对于文本相似度，Python中有许多库可以使用，例如`NLTK`、`gensim`、`spaCy`或`scikit-learn`中的`cosine_similarity`。

如果你想要学习如何在Python中做文本相似度分析，请告诉我，我会给出相应的代码示例。