根据输入的两个字符串，输出它们的相似度得分（例如，0表示没有任何相似性，1表示两个字符串完全相同）。
string1 = "学生在图书馆学习"，string2 = "在图书馆里学生们学习"。
可以使用文本相似度算法进行计算，常用的算法有余弦相似度，Jaccard相似度等。其中，余弦相似度可以通过将文本向量化后计算向量之间的夹角余弦值来表示文本的相似度得分。而Jaccard相似度则是计算两个文本集合中的交集除以它们的并集来得出相似度得分。

对于给定的两个字符串，可以先进行分词处理，然后将分词结果转化为向量，最后计算它们之间的余弦相似度或Jaccard相似度来得出相似度得分。例如，在此示例中，可以使用jieba分词库进行中文分词，然后使用余弦相似度进行计算，得出相似度得分大约为0.67左右。