我现在有一个招聘信息csv中文文件，包括职位描述和招聘岗位等信息，共1568行，15列，其中职位描述，是一个文本。我想让你使用python写一段分析文本相似度的代码，来得出招聘岗位和职位描述的相似度，并输出到一个新的csv文件中。

好的，我可以帮你写一段Python代码来实现文本相似度分析。你需要安装一些Python库，如pandas、gensim和jieba等。你可以使用以下代码作为参考：

import pandas as pd
import jieba
from gensim import corpora, models, similarities

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('招聘信息.csv')

# 把职位描述分词
def cut_words(text):
    words = jieba.cut(text)
    return ' '.join(words)

data['description_cut'] = data['职位描述'].apply(cut_words)

# 建立语料库
texts = [line.split() for line in data['description_cut'].tolist()]
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

# 创建模型并计算相似度
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
index = similarities.MatrixSimilarity(tfidf[corpus])
sims = index[tfidf[corpus]]

# 保存结果到csv文件
result = pd.DataFrame(data={'岗位名称': data['招聘岗位'], '职位描述相似度': sims.diagonal()})
result.to_csv('招聘信息_相似度.csv', index=False)

在运行这段代码之前，你需要确保已经安装了所需的库和分词库，如jieba。这段代码会读取你的招聘信息csv文件，把职位描述进行分词，并计算每个职位描述之间的相似度，最后把结果输出到一个新的csv文件中。希望这能帮到你！