Python 問題相似度的實現方法通常是通過比較兩個問題之間的相似度得出答案。使用Python語言，我們可以很容易地實現這種比較方法。下面是例如實現代碼：

import difflib
def get_similarity_score(question1, question2):
return difflib.SequenceMatcher(None, question1, question2).ratio()
question1 = "What is the capital of France?"
question2 = "What is the capital of Spain?"
similarity_score = get_similarity_score(question1, question2)
print(similarity_score)

上面的代碼中，我們使用了Python內置的difflib庫，其中的SequenceMatcher方法可以計算兩個字符串之間的相似度。我們將問題1和問題2作為參數傳入SequenceMatcher方法中，然后通過調用ratio()方法得到問題的相似度分數。

這種方法的優點是簡單易懂，易于實現；缺點是需要相同的問題長度和語法結構。因此，在實際應用中，我們可能需要通過處理語言模型，自然語言處理等技術，以獲得更好的結果。

總的來說，使用Python語言實現問題相似度是一項非常重要的任務。它可以幫助我們在自然語言處理、智能對話等領域中取得更好的效果。我們需要不斷地改進和優化這種方法，以滿足各種需求。