如何用java语言判断两个word,xlsx,pdf文件的内容重复率

要判断两个文件的内容重复率，需要进行以下步骤：

1. 将文本内容从文件中读取出来
2. 对文本进行处理，例如去除标点符号、空格等，保留单词或短语
3. 将处理后的文本转换成向量表示，可以使用词袋模型（Bag of Words）或TF-IDF等方法
4. 计算两个向量的相似度，可以使用余弦相似度（Cosine Similarity）等方法

下面是一个简单的Java代码示例，用于比较两个文本文件的相似度：

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.nio.file.Files;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

import org.apache.commons.text.similarity.CosineSimilarity;

public class TextSimilarity {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 读取文件内容
        String file1 = readFile("file1.txt");
        String file2 = readFile("file2.txt");
        
        // 处理文本，去除标点符号、空格等
        List<String> words1 = Arrays.asList(file1.split("\\W+")).stream()
                .map(String::toLowerCase)
                .collect(Collectors.toList());
        List<String> words2 = Arrays.asList(file2.split("\\W+")).stream()
                .map(String::toLowerCase)
                .collect(Collectors.toList());
        
        // 将文本转换成向量表示
        BagOfWords bow = new BagOfWords();
        bow.addWords(words1);
        bow.addWords(words2);
        double[] vector1 = bow.toVector(words1);
        double[] vector2 = bow.toVector(words2);
        
        // 计算相似度
        CosineSimilarity cosine = new CosineSimilarity();
        double similarity = cosine.cosine(vector1, vector2);
        System.out.println("相似度：" + similarity);
    }
    
    private static String readFile(String filename) throws IOException {
        byte[] bytes = Files.readAllBytes(new File(filename).toPath());
        return new String(bytes, StandardCharsets.UTF_8);
    }
}

其中，BagOfWords类用于构建词袋模型，实现如下：

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class BagOfWords {
    private List<String> vocabulary;
    private Map<String, Integer> wordCount;
    
    public BagOfWords() {
        vocabulary = new ArrayList<>();
        wordCount = new HashMap<>();
    }
    
    public void addWords(List<String> words) {
        for (String word : words) {
            if (!vocabulary.contains(word)) {
                vocabulary.add(word);
            }
            wordCount.put(word, wordCount.getOrDefault(word, 0) + 1);
        }
    }
    
    public double[] toVector(List<String> words) {
        double[] vector = new double[vocabulary.size()];
        for (String word : words) {
            int index = vocabulary.indexOf(word);
            if (index != -1) {
                vector[index] += 1.0 / wordCount.get(word);
            }
        }
        return vector;
    }
}

需要注意的是，这种方法对于大型文件和大量重复内容的文件可能会存在性能问题。如果需要比较较大的文件，可以使用流式处理或多线程处理来提高效率。