文本相似度计算是一种评估两个或多个文本之间相似程度的方法。在自然语言处理（NLP）中，文本相似度计算通常基于词向量模型，如Word2Vec、GloVe等。这些模型将文本中的每个单词映射到一个低维空间中的向量，从而可以方便地比较不同文本之间的相似性。

基于NPL的语义分析，实现的相似度计算通常涉及到以下步骤：

1. 预处理：对输入文本进行分词、去除停用词、词干提取等操作，以便更好地表示文本。

2. 特征提取：从预处理后的文本中提取特征，如词频、TF-IDF、词嵌入等。

3. 相似度计算：根据选定的相似度度量方法，计算文本之间的相似度。常见的度量方法有余弦相似度、Jaccard相似度、编辑距离等。

4. 结果输出：将计算得到的相似度作为输出结果，用于后续的文本分类、聚类等任务。

通过这种方式，可以实现基于NPL的语义分析，并实现文本相似度的计算。这对于文本挖掘、信息检索、情感分析等领域具有重要意义。