根据以上代码基于Python，接下来使用TFIDF文本相似度算法利用训练集进行算法的训练，利用训练好的算法计算测试集，给出具体可运行代码。

要使用TF-IDF文本相似度算法进行训练并计算测试集，我们需要使用`scikit-learn`库中的`TfidfVectorizer`和`cosine_similarity`。这里是一个简单的例子，假设我们的问题是"问题"列，答案是"答案"列：

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

# 加载训练数据
train_questions = []
train_answers = []
with open('train_data.txt', 'r') as file:
    for line in file:
        question, _, _ = line.strip().split('\t')
        train_questions.append(question)
        train_answers.append(train_answers)

# 加载测试数据
test_questions = []
with open('test_data.txt', 'r') as file:
    for line in file:
        _, answer, _ = line.strip().split('\t')
        test_questions.append(answer)  # 注意，这里是答案，因为我们要计算测试问题对每个答案的相似度

# 创建TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer()

# 计算训练集的TF-IDF表示
train_tfidf = vectorizer.fit_transform(train_questions)

# 计算测试集的TF-IDF表示
test_tfidf = vectorizer.transform(test_questions)

# 使用余弦相似度计算相似度矩阵
similarity_matrix = cosine_similarity(train_tfidf, test_tfidf)

# 获取每个测试问题与所有训练答案的最大相似度以及对应的索引
predictions = similarity_matrix.argmax(axis=1)

# 输出预测的答案
for i, pred_index in enumerate(predictions):
    print(f"Test Question {i+1}: 最相似的答案是 {' '.join(train_answers[pred_index])}")