"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

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。要深入了解NLP文本处理的原理和方法，可以参考此链接。如果您对Python文本处理感兴趣，可以查看Python文本处理教程获取更详细的指导。

进一步扩展您的学习，可以访问关于文本余弦相似度的相关资源，了解更多理论和应用案例。"

Q1: 如何更有效地在不同语言之间计算文本的相似度？

Q2: 除了余弦相似度，还有哪些常用的文本相似度计算方法？

Q3: 如何优化向量映射表以提高计算效率？

Q4: 在什么情况下选择基于语义的相似度计算比词汇相似度更合适？

Q5: 对比Java和Python在NLP处理中的性能差异，哪种语言更适合大规模文本处理？