要使用NLTK库进行文本相似度计算，首先需要安装NLTK库并导入相关模块。然后可以使用NLTK库中提供的一些功能来计算文本之间的相似度，比如使用NLTK库中的编辑距离算法来计算文本之间的相似度。以下是一个示例代码，演示如何使用NLTK库来计算文本之间的相似度：
import nltk
from nltk.metrics.distance import edit_distance
# 定义两个文本
text1 = "apple"
text2 = "apples"
# 计算文本之间的编辑距离
distance = edit_distance(text1, text2)
# 计算文本之间的相似度
similarity = 1 - (distance / max(len(text1), len(text2)))
print("文本1：", text1)
print("文本2：", text2)
print("编辑距离：", distance)
print("相似度：", similarity)
通过上面的代码，可以计算出文本1和文本2之间的编辑距离，并根据编辑距离计算出它们之间的相似度。编辑距离越小，相似度越高。当然，NLTK库还提供了其他文本相似度计算的功能，可以根据具体需求选择合适的方法来计算文本之间的相似度。
