在编程中，可以使用字符串之间的一些方法来计算它们之间的相关性。下面是一些示例代码，展示了如何计算变量内字符串之间的相关性：

1. 使用余弦相似度计算相关性：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cosine

# 创建两个字符串变量
str1 = "hello world"
str2 = "hello universe"

# 将字符串转换为向量
vec1 = np.array([ord(char) for char in str1])
vec2 = np.array([ord(char) for char in str2])

# 计算余弦相似度
similarity = 1 - cosine(vec1, vec2)
print(similarity)

2. 使用Levenshtein距离计算相关性：

import Levenshtein

# 创建两个字符串变量
str1 = "hello world"
str2 = "hello universe"

# 计算Levenshtein距离
distance = Levenshtein.distance(str1, str2)

# 计算相关性
similarity = 1 - (distance / max(len(str1), len(str2)))
print(similarity)

3. 使用N-gram模型计算相关性：

from nltk import ngrams

# 创建两个字符串变量
str1 = "hello world"
str2 = "hello universe"

# 设置N-gram的大小
n = 2

# 获取字符串的N-gram
ngrams1 = set(ngrams(str1, n))
ngrams2 = set(ngrams(str2, n))

# 计算相关性
intersection = len(ngrams1.intersection(ngrams2))
union = len(ngrams1) + len(ngrams2)
similarity = intersection / union
print(similarity)

这些方法都可以根据具体情况选择使用，根据字符串的特点和需求选择合适的方法来计算相关性。