cosine相似度返回结果超过1，即使使用np.clip()也无法解决。

使用np.clip()函数来限制余弦相似度值的范围，以避免出现超过1的情况。代码示例如下：

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 计算余弦相似度
def cosine_similarities(vector1, vector2):
    # 将向量转换为矩阵
    vec1_matrix = np.array(vector1).reshape(1,-1)
    vec2_matrix = np.array(vector2).reshape(1,-1)
    # 计算余弦相似度矩阵
    sim_matrix = cosine_similarity(vec1_matrix, vec2_matrix)
    # 限制相似度值范围
    sim_matrix = np.clip(sim_matrix, -1, 1)
    return sim_matrix[0][0]

在调用余弦相似度函数时，只需要传入两个向量，即可得到它们之间的相似度值，而且该值不会超过1。