文本相似度分析可以通过许多方法来实现，包括余弦相似度、Jaccard相似度、编辑距离等。这里，我将提供一个使用余弦相似度的简单例子。我们将使用sklearn库中的TfidfVectorizer和cosine_similarity函数。

在这个例子中，我们有两个文本字符串，我们将计算它们的相似度。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer     # 定义两个文本字符串   text1 = '这是一个句子'   text2 = '这是另一个句子'     # 初始化TfidfVectorizer   vectorizer = TfidfVectorizer()     # 将文本转换为TF-IDF向量   vector1 = vectorizer.fit_transform([text1])   vector2 = vectorizer.transform([text2])     # 计算两个向量的余弦相似度   similarity = vectorizer.cosine_similarity(vector1, vector2)     print(similarity)

这段代码首先将文本字符串转换为TF-IDF向量，然后计算这两个向量之间的余弦相似度。余弦相似度是一个在-1到1之间的值，表示两个文本的相似程度。值接近1表示文本非常相似，值接近-1表示文本非常不相似，值接近0表示文本没有明显的相似性。

请注意，这个例子使用的是中文文本，对于中文文本，你需要使用支持中文的库，例如jieba进行分词。同时，你可能需要进行一些预处理，例如去除停用词、词干提取等，以提高相似度计算的准确性。

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