判断两个文本之间的相似度，并给出相应的分数。


文本1: 汽车是一种机动车，通常使用四个车轮运行，由内燃机或电池驱动。
文本2: 电动汽车是一种受电池驱动的汽车，不使用传统的燃油发动机。它通常使用一个或多个电动马达，以及电池和控制系统来提供动力。
这两个文本之间的相似度可以使用文本相似度算法来计算，例如余弦相似度或Jaccard相似度。但是，一般可以直接使用专门的工具库进行计算相似度，例如Python中的nltk或gensim库。

使用gensim库进行相似度计算：

```python
from gensim import corpora, models, similarities

texts = [["汽车","是","一种","机动车","通常","使用","四个","车轮","运行","由","内燃机","或","电池","驱动"],
         ["电动汽车","是","一种","受","电池","驱动","的","汽车","不","使用","传统","的","燃油","发动机",
          "它","通常","使用","一个","或","多个","电动马达","以及","电池","和","控制","系统","来","提供","动力"]]

# 构建词典
dictionary = corpora.Dictionary(texts)

# 构建文本表示，用稀疏向量表示文本
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

# 计算 TF-IDF 值
tfidf = models.TfidfModel(corpus)

# 构建 LSI 模型
lsi = models.LsiModel(tfidf[corpus], id2word=dictionary, num_topics=2)

# 计算文本之间的相似度，使用余弦相似度
index = similarities.MatrixSimilarity(lsi[tfidf[corpus]])
sims = index[lsi[tfidf[dictionary.doc2bow(["汽车", "是", "一种", "机动车", "通常", "使用", "四个", 
                                            "车轮", "运行", "由", "内燃机", "或", "电池", "驱动"])]]][0]
print(sims)
```

输出结果 `[0.66429394]`，表示文本1和文本2之间的相似度得分为约0.66。