如何计算excel中同一列文字的相似度，并且标注相似度大于0.75的单元格

要计算Excel中同一列文字的相似度，需要使用一些NLP（自然语言处理）的技术。可以使用Python中的nltk库或者spaCy库来进行文本相似度计算。以下是一个使用nltk库的示例代码：

from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk.corpus import wordnet
from nltk import pos_tag
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import pandas as pd

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 定义文本预处理函数
def preprocess_text(text):
    # 将文本分词
    tokens = word_tokenize(text.lower())
    # 去除停用词
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
    # 词形还原
    lemmatizer = WordNetLemmatizer()
    lemmatized_tokens = []
    for token, tag in pos_tag(filtered_tokens):
        if tag.startswith('NN'):
            pos = wordnet.NOUN
        elif tag.startswith('VB'):
            pos = wordnet.VERB
        elif tag.startswith('JJ'):
            pos = wordnet.ADJ
        elif tag.startswith('R'):
            pos = wordnet.ADV
        else:
            pos = wordnet.NOUN
        lemmatized_tokens.append(lemmatizer.lemmatize(token, pos))
    # 返回预处理后的文本
    return ' '.join(lemmatized_tokens)

# 对文本进行预处理
df['text_processed'] = df['text'].apply(preprocess_text)

# 计算TF-IDF特征向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(df['text_processed'])

# 计算文本相似度
similarity_matrix = cosine_similarity(X)

# 标注相似度大于0.75的单元格
for i in range(similarity_matrix.shape[0]):
    for j in range(i+1, similarity_matrix.shape[1]):
        if similarity_matrix[i,j] > 0.75:
            df.at[i, 'text'] = str(df.at[i, 'text']) + ' (' + str(round(similarity_matrix[i,j], 2)) + ')'
            df.at[j, 'text'] = str(df.at[j, 'text']) + ' (' + str(round(similarity_matrix[i,j], 2)) + ')'

# 保存结果到Excel表格
df.to_excel('example_similarity.xlsx', index=False)

这个代码中，首先使用pandas库读取Excel表格数据。然后定义了一个文本预处理函数，用于对文本进行分词、去除停用词、词形还原等处理。接着使用TF-IDF向量化文本，并计算文本相似度矩阵。最后，遍历相似度矩阵，找出相似度大于0.75的单元格，并在单元格中标注相似度值。最后将结果保存到新的Excel表格中。

需要注意的是，这个代码中只是一个简单的示例，实际上文本相似度计算是一个比较复杂的问题，需要针对具体的数据和实际情况进行调整和优化。