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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：

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”）。
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。
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。
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。

Java 代码示例 (使用余弦相似度和TF-IDF):

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：

java相似度分析.md 5.6 KB Histórico Raw

java相似度分析.md 5.6 KB

Histórico Raw