中文本文实现文本相似度计算的代码

以下是Python代码实现，需要使用jieba、sklearn等库：

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

# 分词
def cut_words(text):
    words = jieba.cut(text)
    return ' '.join(words)

# 计算文本相似度
def get_similarity(text1, text2):
    # 分词
    words1 = cut_words(text1)
    words2 = cut_words(text2)
    # 向量化
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    X = vectorizer.fit_transform([words1, words2])
    # 计算余弦相似度
    similarity = cosine_similarity(X[0], X[1])
    return similarity[0][0]

以上代码中，我们使用了jieba对文本进行分词，并使用sklearn的TfidfVectorizer将文本向量化，最后使用余弦相似度计算文本相似度。请注意，如果需要比较多篇文本的相似度，可以将分词和向量化过程单独处理，避免重复计算。