给定两个英文文本文档，请比较两个文档之间的相似度，并对它们的相似度进行打分（0-1之间的分数）。
文档1和文档2作为输入，这些文档包含文章的纯文本内容。
一种计算两个文本文档之间相似度的方法是使用余弦相似度公式。

步骤如下：

1.将文档1和文档2转换为词向量。可以使用词袋模型或tf-idf等方法将文档转换为向量。

2.使用余弦相似度公式计算两个向量之间的相似度。

3.评估相似度得分，得分范围为0-1，其中1表示两个文档完全相同，0表示两个文档没有任何相似之处。

示例Python代码如下：

```python
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 文档1和文档2的文本内容
doc1 = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
doc2 = "The lazy dog is jumped over by a quick brown fox"

# 将文档1和文档2转化为词向量
vectorizer = CountVectorizer().fit_transform([doc1, doc2])
vectors = vectorizer.toarray()

# 计算两个词向量之间的余弦相似度
similarity = cosine_similarity(vectors[0].reshape(1, -1), vectors[1].reshape(1, -1))[0, 0]

print("文档1和文档2的相似度得分为：", similarity)
```

输出：文档1和文档2的相似度得分为： 0.7767