Similaridade = (soma da distância mínima de cada palavra) / (quantidade de elementos * valor máximo de distância de cada palavra)

pip install -U spacy

python -m spacy download pt
python -m spacy download pt_core_news_sm

import spacy
# essas bibliotecas abaixo são só para plotar o resultado
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

# carregue o modelo
nlp = spacy.load('pt_core_news_sm')

# insira o input sempre em unicode
palavras = nlp(u'luz claridade amargo salgado')

dados=[]
for palavra1 in palavras:
    for palavra2 in palavras:
        dados.append(palavra1.similarity(palavra2))    # aqui eu testo a similaridade

# organização dos dados
dados = np.asarray(dados).reshape(len(palavras),len(palavras))
rotulo = [str(palavra) for palavra in palavras]
dados = pd.DataFrame(dados,rotulo,rotulo)

# plotagem
print(dados)
sns.heatmap(dados,annot=True,fmt=".2f",cmap="Blues_r",cbar=False,square=True,xticklabels='auto')