请用代码完整在前端实现vue3项目实现根据用户选择商品文本数据和所有商品数据进行相似度的计算，并返回与用户选择商品相似度高的商品数据

这个问题需要用到自然语言处理（NLP）技术和相似度计算算法，需要进行一定的数据预处理和模型训练。考虑到这个问题的复杂性，我建议使用已有的 NLP 库和相似度计算算法库来实现。

以下是一个基本的实现思路：

1. 使用 Vue3 构建前端界面，提供商品选择和相似商品展示功能。
2. 使用 NLP 库（如 spaCy 或 NLTK）对用户选择的商品文本进行预处理，包括分词、去除停用词等。
3. 加载所有商品数据，对每个商品文本进行预处理。
4. 使用相似度计算算法（如余弦相似度或 Jaccard 相似度）计算用户选择商品和每个商品之间的相似度得分。
5. 对所有商品按照相似度得分进行排序，选取相似度高的商品进行展示。

以下是一个伪代码实现：

// 导入 NLP 库和相似度计算库
import spacy from 'spacy';
import similarity from 'similarity';

// 初始化 NLP 库
const nlp = spacy.load('en_core_web_sm');

// 商品数据
const products = [
  {
    id: 1,
    name: 'Product 1',
    description: 'This is a product description'
  },
  {
    id: 2,
    name: 'Product 2',
    description: 'This is another product description'
  },
  // ...
];

// 用户选择的商品文本
const userText = 'This is the user-selected product description';

// 预处理用户选择的商品文本
const userDoc = nlp(userText);
const userTokens = userDoc.filter(token => !token.is_stop);

// 计算相似度得分
const similarityScores = products.map(product => {
  const productDoc = nlp(product.description);
  const productTokens = productDoc.filter(token => !token.is_stop);
  const score = similarity(userTokens, productTokens);
  return {
    id: product.id,
    score: score
  };
});

// 按照相似度得分排序
similarityScores.sort((a, b) => b.score - a.score);

// 获取相似度高的商品
const similarProducts = similarityScores.slice(0, 10).map(score => {
  return products.find(product => product.id === score.id);
});

需要注意的是，这只是一个伪代码实现，需要根据具体情况进行修改和完善。而且需要在后端预训练好模型并提供 API 接口来返回相似商品数据。