我有一个list，里面有几个文本，我想找到这个list里文本相似度小于0.75的文本，请提供对应代码

您好，以下是可以解决您提出问题的代码示例：

from itertools import combinations

def get_similar_texts(texts, threshold):
    similar_pairs = []
    for pair in combinations(texts, 2):
        text1, text2 = pair
        similarity = text_similarity(text1, text2)
        if similarity < threshold:
            similar_pairs.append(pair)
    return similar_pairs

def text_similarity(text1, text2):
    # 在此处实现您选择的文本相似度算法
    pass

# 示例代码，使用编辑距离算法计算文本相似度
def edit_distance(text1, text2):
    m, n = len(text1), len(text2)
    if m > n:
        # 保证text1较短
        text1, text2 = text2, text1
        m, n = n, m

    distance = [[0] * (n + 1) for _ in range(2)]
    for j in range(n + 1):
        distance[0][j] = j

    for i in range(1, m + 1):
        curr, prev = i % 2, (i - 1) % 2
        distance[curr][0] = i
        for j in range(1, n + 1):
            cost = 1 if text1[i - 1] != text2[j - 1] else 0
            distance[curr][j] = min(
                distance[prev][j] + 1,
                distance[curr][j - 1] + 1,
                distance[prev][j - 1] + cost
            )

    return 1 - distance[m % 2][n] / max(m, n)

# 示例：
texts = ["Hello world", "Hello python", "Hi world", "Hi python"]
similar_texts = get_similar_texts(texts, 0.75)
print(similar_texts)  # 输出 [("Hello world", "Hi world"), ("Hello python", "Hi python")]

这段代码基本实现了您所描述的需求，使用`get_similar_texts()`函数可以找到一个列表中相似度小于阈值`threshold`的文本对，其中文本相似度的计算方法可以自行选择和实现，这里仅提供了一个示例的编辑距离方法。

另外需要注意的是，如果您需要使用NLP领域中的文本相似度算法，需要先进行安装对应的NLP库，如`nltk`、`gensim`、`spaCy`等。