本项目采用Java语言，结合Tf-Idf与Cosine-Similarity算法，旨在有效评估及展示文档集中各文档间的语义相似性。
余弦相似度是一种在信息检索和自然语言处理领域广泛应用的评估方法，用于衡量两个非零向量之间的角度，从而确定它们的相似程度。在文本分析中，这种度量常用来比较文档间的相似性。Tf-Idf（Term Frequency-Inverse Document Frequency）则是一种统计技术，旨在量化词在一个文档中的重要性。
**余弦相似度**
该方法通过计算两个向量的角度余弦值来评估它们的相似程度，在文本分析中每个文档被视为一个向量，其中各个维度代表不同的词汇，而数值反映这些词汇在文档内的出现频率。两篇文档之间的余弦相似度范围从-1到1：1表示完全一致；0则意味着两者没有共同的角度；-1表示完全不同。
**Tf-Idf**
该方法由两个组成部分构成：
1. **Term Frequency (TF)**：指某个词在特定文档中的出现频率，通常而言，较高的频率可能表明此词汇对该文档的重要性。
2. **Inverse Document Frequency (IDF)**：衡量一个术语在整个文档集合中是否罕见。如果一项出现在大量文件里，则其IDF值较低；反之，若仅见于少数几个文档内，则它的IDF值较高。
Tf-Idf = TF × IDF
**在Java中的实现**
为了利用余弦相似度和Tf-Idf方法进行文本分析，可以通过Apache Lucene等开源库或自行编写代码来完成。这包括对输入的每份文档执行预处理步骤（如分词、去除停用词），构建词汇表，并为每个文档生成相应的向量表示。
以下是实现这些功能的基本流程：
1. **预处理**：读取原始文本，进行必要的分割和清洗操作。
2. **建立词汇库**：列出所有已识别的唯一词条。
3. **计算TF值**：确定各词在单个文档中的频率。
4. **计算IDF值**：评估每个术语在整个集合中出现的广泛程度。
5. **生成Tf-Idf向量**：将TF与IDF相乘，得到表示文档特征的一系列数值。
6. **计算余弦相似度**：通过两份文档对应的Tf-Idf向量来确定它们之间的角度接近程度。
这种方法结合了文本分析中的两大重要工具——余弦相似度和Tf-Idf，在诸如分类、检索及推荐系统等领域有着广泛的应用。掌握如何在Java中实现这些技术，能够显著提升处理自然语言数据的能力。
5星
