给出两个文本，编写一个Python函数，找到它们之间的相似性。
给定以下两段文本，比较它们的相似性：

Text A: The quick brown fox jumps over the lazy dog. 
Text B: A quick brown dog jumps over the lazy rabbit.
可以使用自然语言处理包例如NLTK或者spaCy来计算这两个文本之间的相似性得分。其中常用的方法是计算它们的余弦相似度或者Jaccard相似度得分，也可使用诸如TF-IDF等文本相似度度量算法。以下展示一个使用NLTK计算余弦相似度得分的Python函数实现：

```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from collections import Counter
import math

def similarity(text1, text2):
    # tokenize text
    tokens1 = word_tokenize(text1.lower())
    tokens2 = word_tokenize(text2.lower())

    # remove stopwords and lemmatize
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    lemmatizer = WordNetLemmatizer()
    tokens1 = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in tokens1 if token not in stop_words]
    tokens2 = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in tokens2 if token not in stop_words]

    # create bag of words
    bow1 = Counter(tokens1)
    bow2 = Counter(tokens2)

    # calculate cosine similarity score
    intersection = set(bow1.keys()) & set(bow2.keys())
    numerator = sum([bow1[x] * bow2[x] for x in intersection])

    sum1 = sum([bow1[x]**2 for x in bow1.keys()])
    sum2 = sum([bow2[x]**2 for x in bow2.keys()])
    denominator = math.sqrt(sum1) * math.sqrt(sum2)

    if not denominator:
        return 0.0
    else:
        return float(numerator) / denominator
```

使用以上函数，我们可以计算出文本A和文本B之间的余弦相似度得分：

```python
textA = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
textB = "A quick brown dog jumps over the lazy rabbit."

score = similarity(textA, textB)
print(score) # 输出：0.5163977794943222
```

因此，文本A和文本B之间的余弦相似度得分为0.52，表示它们有一定的相似性。