使用【Lingo】写【文本相似度分析】的代码

Lingo是一款用于自然语言处理的工具，但它本身并不直接提供文本相似度分析的现成代码库。不过，通常我们会使用Python语言和相关的库如NLTK、spaCy、Scikit-learn或Transformers等来进行文本相似度计算。

以下是一个简单的例子，使用Python的scikit-learn库中的`TfidfVectorizer`和`cosine_similarity`计算两个文本的余弦相似度：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 假设你有两段文本
text1 = "这是一段示例文本"
text2 = "这是另一段相似的文本"

# 创建向量器并转换文本到TF-IDF特征
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([text1, text2])

# 计算相似度矩阵
similarity_matrix = cosine_similarity(tfidf_matrix[0:1], tfidf_matrix)

# 相似度值就是第一行第二列
similarity = similarity_matrix[0][1]
print(f"文本1和文本2的相似度为：{similarity}")