给定两个单词，返回这两个单词之间的距离。


单词1: "机器学习"
单词2: "神经网络"
这里有不同的方法可以计算单词之间的距离，具体取决于上下文。

如果是在文本语料库中，一种常见的方法是使用文本相似度算法，如余弦相似度或Jaccard相似度等。这些算法可以测量单词之间的相似程度，距离越小，相似程度越高。

另一种方法是使用词向量模型，在这个模型中，每个单词都被表示为向量，距离可以使用欧几里得距离或余弦相似度等度量。可以使用预训练模型，如Word2Vec，FastText或BERT等。

无论使用哪种方法，"机器学习"和"神经网络"的距离将取决于它们在语料库中出现的次数，它们的上下文和它们的语义含义等因素。