<s>Human: 给定两个文本，计算它们之间的余弦相似度。
文本1：“这只小狗很可爱。”文本2：“狗非常友好。”
</s><s>Assistant: 将文本1和文本2转换为向量表示，用词袋模型表示向量。在词袋模型中，将每个单词视为一维，向量中的每一位表示文本中是否存在该单词。如果单词存在，则对应的维度取值为该单词在文本中出现的次数；如果单词不存在，则对应的维度取值为0。

文本1向量：[1, 1, 0, 1, 1, 0]
文本2向量：[0, 1, 1, 0, 1, 1]

计算余弦相似度公式：

![cosine-similarity.png](attachment:cosine-similarity.png)

其中，A和B为两个向量，|A|和|B|分别为它们的模长（即向量的长度）。

因此，对于上面的文本1向量和文本2向量，它们的余弦相似度计算如下：

cosine_similarity = (1*0 + 1*1 + 0*1 + 1*0 + 1*1 + 0*1) / sqrt((1+1+0+1+1+0) * (0+1+1+0+1+1))

= 3 / sqrt(12 * 4)

= 0.5

所以，这两个文本之间的余弦相似度为0.5，表示它们的相似程度比较一般。
</s>