比较短语和句子的相关意义是一个自然语言处理（NLP）任务，可以通过使用词向量和余弦相似度来实现。以下是一个使用Python的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')
nltk.download('wordnet')

# 定义停用词和词形还原器
stop_words = set(stopwords.words('english'))
lemmatizer = WordNetLemmatizer()

# 预处理函数：将文本转换为词向量
def preprocess_text(text):
    # 分词
    tokens = word_tokenize(text.lower())
    # 去除停用词和非字母字符
    tokens = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in tokens if token.isalpha() and token not in stop_words]
    return tokens

# 计算余弦相似度
def calculate_similarity(phrase1, phrase2):
    # 预处理短语和句子
    tokens1 = preprocess_text(phrase1)
    tokens2 = preprocess_text(phrase2)

    # 构建词向量，使用词袋模型
    vocabulary = list(set(tokens1 + tokens2))
    vector1 = np.zeros(len(vocabulary))
    vector2 = np.zeros(len(vocabulary))
    for i, word in enumerate(vocabulary):
        if word in tokens1:
            vector1[i] += 1
        if word in tokens2:
            vector2[i] += 1

    # 计算余弦相似度
    similarity = cosine_similarity([vector1], [vector2])[0][0]
    return similarity

# 示例用法
phrase1 = "I like cats"
phrase2 = "I love dogs"
similarity = calculate_similarity(phrase1, phrase2)
print("Similarity:", similarity)

该示例代码首先通过NLTK库进行文本预处理，包括分词、词形还原和去除停用词。然后使用词袋模型构建词向量，计算两个短语或句子的余弦相似度作为它们的相关意义。最后输出相似度结果。请确保已安装NLTK库并下载所需的数据。