NLP Assignment 两个给定文本之间的余弦相似度

NLP-作业两个给定文本之间的余弦相似度

在终端上运行程序：

$ javac CosineSimilarity.java 

$ java CosineSimilarity.java

在此之后，输入两个字符串文本。程序将生成向量映射表，然后是文本之间的余弦相似度得分。

余弦相似度是一种常用的文本相似度计算方法，通过计算两个向量的夹角余弦值来评估它们的相似性。更多关于余弦相似度的详细信息，您可以参考这里。如果你对余弦相似度算法的具体实现感兴趣，可以访问这个链接。如果您想了解如何在Python中使用BERT模型生成句向量并计算文本相似度，这篇文章将为您提供深入的解释。

您可以更全面地理解余弦相似度在文本相似度计算中的应用，并在实际项目中灵活使用这些方法。

Q1： 在实际应用中，余弦相似度计算的主要限制有哪些？

Q2： 如何结合使用余弦相似度和其他相似度计算方法来提高文本相似度分析的精确度？

Q3： 在处理超大文本数据集时，计算余弦相似度的性能如何优化？

Q4： 除了BERT，您认为还有哪些模型适合用于生成句向量进行相似度计算？

Q5： 余弦相似度在计算图片相似性时的表现如何，与文本处理相比有何不同？