<s>Human: 给定两个文本，使用自然语言处理技术比较它们之间的相似度，输出一个分数来表示相似性。
- 文本1: 今天天气真好。
- 文本2: 天气很好，今天非常适合出门。
</s><s>Assistant: 一种常见的比较文本相似度的方法是计算它们之间的余弦相似度。具体步骤如下：

1. 对文本进行分词，并去除停用词（如：“的”，“了”，“呢”等），只保留实词。
- 文本1分词后：今天 天气 真好
- 文本2分词后：天气 很好 今天 非常 适合 出门

2. 将两个文本中出现的所有词汇合并成一个集合（去除重复的词），并为每个词计算它在两个文本中的出现次数。
- 合并后的词集合：今天 天气 真好 很适 合出 非常
- 在文本1中的词频：今天-1，天气-1，真好-1，很适-0，合出-0，非常-0
- 在文本2中的词频：今天-1，天气-1，真好-0，很适-1，合出-1，非常-1

3. 将每个文本表示成一个向量，向量长度为词集合中词的数量，每个维度表示对应词在该文本中出现的次数。
- 文本1的向量：[1, 1, 1, 0, 0, 0]
- 文本2的向量：[1, 1, 0, 1, 1, 1]

4. 计算两个向量的余弦相似度，公式为：cosine_similarity = (x·y) / (||x||·||y||)，其中x·y表示向量x和向量y的点积，||x||表示向量x的模长（即欧几里得距离），具体计算方法如下：
- x·y = 1×1 + 1×1 + 1×0 + 0×1 + 0×1 + 0×1 = 2
- ||x|| = sqrt(1^2 + 1^2 + 1^2 + 0^2 + 0^2 + 0^2) = sqrt(3)
- ||y|| = sqrt(1^2 + 1^2 + 0^2 + 1^2 + 1^2 + 1^2) = sqrt(5)
- cosine_similarity = 2 / (sqrt(3)·sqrt(5)) ≈ 0.745

5. 输出余弦相似度作为文本相似度的分数。在此例中，文本1和文本2的相似度得分为0.745，表示它们在内容上存在较高的相似度。
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