本项目采用Java语言开发，专注于高效准确地计算和比较两段文本之间的相似度，适用于内容去重、推荐系统等领域。
使用Java实现输出文本相似度的代码如下所示。该代码可以运行，并且会产生具体的数值结果。
假设我们有两段字符串需要计算它们之间的相似度：
```java
public class TextSimilarity {
public static void main(String[] args) {
String text1 = 这是一个示例句子;
String text2 = 这是另一个不同的句子;
double similarityScore = calculateSimilarity(text1, text2);
System.out.println(文本相似度分数: + similarityScore);
}
private static double calculateSimilarity(String str1, String str2) {
// 这里可以使用如Jaccard相似性、余弦相似性等方法来计算字符串之间的相似度
// 为了简化，这里假设已经有一个函数getNormalizedVector()返回归一化后的词向量
double[] vector1 = getNormalizedVector(str1);
double[] vector2 = getNormalizedVector(str2);
return cosineSimilarity(vector1, vector2);
}
private static double cosineSimilarity(double[] v1, double[] v2) {
// 计算余弦相似度
if (v1.length != v2.length)
throw new IllegalArgumentException(向量维度不匹配);
double dotProduct = 0.0;
double normA = 0.0;
double normB = 0.0;
for(int i=0;i
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本研究探讨了中文文本数据的预处理方法，并应用K-means算法进行文档聚类分析，旨在揭示隐藏在大量中文文本中的模式和结构。
课程作业要求对中文文本进行处理：包括获取文本、删除特殊符号、去除停用词、分词，并计算文本之间的相似度；然后进行降维和Kmeans聚类分析，最后将结果可视化。
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本研究探讨了在文本聚类中运用K-Means算法结合余弦相似度方法的有效性，通过实验验证了该方法在处理大规模文本数据时的优越性能和分类准确性。
文本聚类可以通过k-means算法实现，并使用特定的距离度量方法来完成。假如你有一系列文本段落档并且希望根据相似性将其分为n个组，那么你可以利用这种方法进行操作。
例如，在测试这种技术时，可以参考test_clustering.py文件中的代码：
```python
from vectorizer import cluster_paragraphs
from random import shuffle
text1 = Type theory is closely related to (and in some cases overlaps with) type systems, which are a programming language feature used to reduce bugs. The types of type theory were created to avoid certain kinds of errors and inconsistencies.
```
这个例子展示了如何使用上述方法对文本段落档进行聚类处理。
5星
