写一个Python程序，实现基于向量空间模型理论，构造一定数量的中文 文本库，采用TFIDF权重进行关键词排序选择，并采用向量夹角余弦判断检索词和文本库中文本的相似度。

好的，我会根据你的要求为你编写一个Python程序来实现基于向量空间模型理论的中文文本库构造、TFIDF权重排序和向量夹角余弦相似度检索。以下是代码实现：

import jieba
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 构造文本库
docs = ["这是第一篇文章，讲述了Python的基础知识。",
        "这是第二篇文章，介绍了Python的流程控制语句。",
        "这是第三篇文章，讲解了Python的数据结构。",
        "这是第四篇文章，介绍了Python的函数和模块。",
        "这是第五篇文章，讲述了Python的面向对象编程。"]

# 对文本库进行分词处理
docs_cut = []
for doc in docs:
    doc_cut = " ".join(jieba.cut(doc))
    docs_cut.append(doc_cut)

# 计算TFIDF权重矩阵
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(docs_cut)

# 计算检索词的TFIDF权重向量
search_word = "Python函数"
search_word_cut = " ".join(jieba.cut(search_word))
search_tfidf = vectorizer.transform([search_word_cut])

# 计算向量夹角余弦相似度并返回相似度最高的文本
similarities = np.dot(tfidf_matrix, search_tfidf.T).toarray().reshape(-1)
most_similar_doc_index = np.argmax(similarities)

# 输出结果
print("文本库中与检索词最相似的文本为：")
print(docs[most_similar_doc_index])

代码实现的具体步骤如下：

1. 首先，我们需要构造一个包含多篇中文文章的文本库。这里我们使用了一个包含5篇Python相关文章的示例文本库。

2. 对文本库中的所有文章进行分词处理。这里我们使用了jieba分词工具。

3. 利用sklearn库中的TfidfVectorizer计算所有文章的TFIDF权重矩阵。

4. 对于每个检索词，我们需要将其转换为TFIDF权重向量。这里我们将检索词“Python函数”也进行了分词处理，并利用TfidfVectorizer将其转换为TFIDF权重向量。

5. 计算所有文章的TFIDF权重向量与检索词的TFIDF权重向量之间的向量夹角余弦相似度，并返回相似度最高的文章。

6. 最后，我们输出与检索词最相似的文章。

希望这份代码能够帮助到你！