Python語言是一種高效、易學、開源的編程語言。Python除了可以用來進行數據科學和機器學習的初始化和環境搭建外，還被廣泛用于文本和自然語言處理中的相關度分析。 在Python中，實現這些功能需要使用一些現成的庫和工具。

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
# 定義一個函數，用于計算兩個句子之間的相關度
def word_similarity(sentence1, sentence2):
# 將兩個句子分詞成單詞
sent1 = word_tokenize(sentence1.lower())
sent2 = word_tokenize(sentence2.lower())
# 去除無用詞
stop_words = set(stopwords.words('english'))
sent1 = [word for word in sent1 if word not in stop_words]
sent2 = [word for word in sent2 if word not in stop_words]
# 將單詞還原成原形
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
sent1_lem = [lemmatizer.lemmatize(word) for word in sent1]
sent2_lem = [lemmatizer.lemmatize(word) for word in sent2]
# 通過定義余弦相似度計算兩個句子的相關度
words = list(set(sent1_lem + sent2_lem))
vec1 = [0] * len(words)
vec2 = [0] * len(words)
for word in sent1_lem:
vec1[words.index(word)] = sent1_lem.count(word)
for word in sent2_lem:
vec2[words.index(word)] = sent2_lem.count(word)
return 1 - cosine_distance(vec1, vec2)

在上述代碼中，我們使用了nltk來進行處理，該工具包含了大量的自然語言處理工具。stopwords是一個用于去除無用詞的列表，也是nltk中自帶的。WordNetLemmatizer用于將單詞還原成原形。我們通過余弦相似度的計算方法，比較了兩個句子之間的相關度，用值來表示兩個句子的相似程度。

在文本分析的過程中，相關度分析是不可或缺的，它的應用場景涉及到了很多方面，如關鍵詞提取、文本聚類等。Python語言的簡潔、高效性以及在文本分析類庫上的豐富性是支持相關度分析的絕佳選擇。