使用【python】写【文本相似度分析】的代码输入存期，如何计算存款利息

在Python中，文本相似度分析通常会涉及到自然语言处理（NLP），其中一种常见的方法是使用余弦相似度或TF-IDF等技术来比较两个文本的相似程度。而存款利息计算则是一个金融数学的问题，通常涉及年利率、计息周期等因素。

对于简单的文本相似度分析，你可以使用`sklearn`库中的`TfidfVectorizer`配合`cosine_similarity`函数。以下是一个基本的例子：

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

# 假设我们有两段文本
text1 = "定期存款5000元，期限一年"
text2 = "存入5000现金，计划存一年"

# 创建TfidfVectorizer实例
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([text1, text2])

# 计算余弦相似度
similarity_score = cosine_similarity(tfidf_matrix[0:1], tfidf_matrix)[0][1]
print(f"文本相似度: {similarity_score}")

# 关于存款利息，假设简单公式为：利息 = 本金 * 年利率。例如，如果年利率是3%，则
principal = 5000  # 假设是5000元
annual_interest_rate = 0.03  # 假设是3%

interest = principal * annual_interest_rate
print(f"存款利息: {interest}元")

请注意，这只是一个基础示例，实际应用中你可能需要预处理文本（如分词、去除停用词等），并根据具体的计息规则调整利息计算。