根据用户提供的两个文本，使用文本匹配模型计算它们的相似度。
- 用户提供的两个文本
- 已经训练好的文本匹配模型，例如BERT、Sentence-BERT、ESIM等
可以使用给定的文本匹配模型来计算用户提供的两个文本之间的相似度分数。 在BERT、Sentence-BERT、ESIM等模型中，可以使用相应的方法将这两个文本转换为向量，然后使用向量之间的余弦相似度来计算它们之间的相似度分数。 最终的相似度分数可以在0到1之间，其中0表示完全不相似，1表示非常相似。