好的，我已经搜索了网络，下面是一些用 Java 在 Windows 环境下进行语义相似度比较的方法，并且只能运行 Java 代码：

**方法：**

1.  **文本预处理：**
    *   **分词:** 将文本分成单个词语。可以使用像 Stanford CoreNLP, SpaCy (通过Jython) 或 Apache OpenNLP 这样的库。
    *   **去除停用词:** 移除常用词（例如“的”，“是”，“在”），因为它们通常不携带重要的语义信息。
    *   **词干提取/词形还原:** 将词语转换为其基本形式（例如，将“running”转换为“run”）。
2.  **特征提取:**
    *   **词袋模型 (Bag of Words, BoW):** 创建一个包含所有文本中唯一词语的词汇表，并用一个向量表示每个文本，向量中的每个元素表示词汇表中对应词语在文本中出现的次数。
    *   **TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency):** 类似于 BoW，但它会根据词语在所有文本中的稀有程度来调整词语的频率。
    *   **词嵌入 (Word Embeddings):** 使用预训练的词嵌入模型 (例如 Word2Vec, GloVe, FastText) 将每个词语映射到一个向量空间。然后，可以使用各种方法 (例如平均) 来组合词语向量以获得文本的向量表示。
3.  **语义相似度计算:**
    *   **余弦相似度:** 计算两个文本向量之间的余弦相似度。这是最常用的方法之一。
    *   **编辑距离/Levenshtein距离:** 计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑操作数。
    *   **Jaccard相似度:** 计算两个集合之间交集的大小与并集大小的比率。可以用于比较两个文本中词语的集合。
4.  **可选步骤:**
    *   **使用知识图谱:**  使用像 WordNet 这样的知识图谱来增强语义理解。
    *   **深度学习模型:** 使用预训练的Transformer模型，例如BERT，来进行更高级的语义理解。可以使用像Hugging Face的Transformers库的Java版本（DJL）来加载和使用这些模型。
5.  **Java 代码示例 (使用余弦相似度和TF-IDF):**

```java
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

public class SemanticSimilarity {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String text1 = "猫坐在垫子上。";
        String text2 = "垫子上有一只猫。";

        // 1. 预处理
        List<String> tokens1 = tokenize(text1);
        List<String> tokens2 = tokenize(text2);

        // 2. 计算 TF-IDF 向量
        Map<String, Double> tfidf1 = calculateTfIdf(tokens1, Arrays.asList(tokens1, tokens2));
        Map<String, Double> tfidf2 = calculateTfIdf(tokens2, Arrays.asList(tokens1, tokens2));

        // 3. 计算余弦相似度
        double similarity = cosineSimilarity(tfidf1, tfidf2);

        System.out.println("相似度: " + similarity);
    }

    // 分词 (简单的空格分割)
    public static List<String> tokenize(String text) {
        return Arrays.asList(text.split("\\s+"));
    }

    // 计算 TF-IDF
    public static Map<String, Double> calculateTfIdf(List<String> tokens, List<List<String>> allDocuments) {
        Map<String, Double> tfidf = new HashMap<>();
        Map<String, Integer> termFrequency = new HashMap<>();
        for (String token : tokens) {
            termFrequency.put(token, termFrequency.getOrDefault(token, 0) + 1);
        }

        for (String token : termFrequency.keySet()) {
            double tf = (double) termFrequency.get(token) / tokens.size();
            double idf = Math.log((double) allDocuments.size() / (1 + documentFrequency(token, allDocuments)));
            tfidf.put(token, tf * idf);
        }

        return tfidf;
    }

    // 计算包含词语的文档数量
    private static int documentFrequency(String term, List<List<String>> allDocuments) {
        int count = 0;
        for (List<String> document : allDocuments) {
            if (document.contains(term)) {
                count++;
            }
        }
        return count;
    }

    // 计算余弦相似度
    public static double cosineSimilarity(Map<String, Double> vector1, Map<String, Double> vector2) {
        Set<String> allTerms = new HashSet<>();
        allTerms.addAll(vector1.keySet());
        allTerms.addAll(vector2.keySet());

        double dotProduct = 0;
        double magnitude1 = 0;
        double magnitude2 = 0;

        for (String term : allTerms) {
            double value1 = vector1.getOrDefault(term, 0.0);
            double value2 = vector2.getOrDefault(term, 0.0);
            dotProduct += value1 * value2;
            magnitude1 += Math.pow(value1, 2);
            magnitude2 += Math.pow(value2, 2);
        }

        magnitude1 = Math.sqrt(magnitude1);
        magnitude2 = Math.sqrt(magnitude2);

        if (magnitude1 == 0 || magnitude2 == 0) {
            return 0;
        }

        return dotProduct / (magnitude1 * magnitude2);
    }
}
```

**要点：**

*   根据你的具体需求和数据量选择合适的方法。
*   预处理步骤至关重要，会直接影响最终的相似度结果。
*   可以使用现有的 Java NLP 库来简化开发过程。
*   深度学习模型通常能提供更好的语义理解，但也需要更多的计算资源。

**引用：**

*   [Stanford CoreNLP](https://nlp.stanford.edu/software/corenlp.html)
*   [Apache OpenNLP](https://opennlp.apache.org/)
*   [Deep Java Library (DJL)](https://djl.ai/)
*   [Hugging Face Transformers](https://huggingface.co/transformers)
*   [WordNet](https://wordnet.princeton.edu/)