hutool5.8.16 Word2Vec怎么计算文本相似度

在 Hutool 5.8.16 中，可以使用 WordVectorModel 类来计算文本相似度。具体步骤如下：

1. 加载预训练的 Word2Vec 模型，例如：

WordVectorModel wvm = new WordVectorModel("model.bin");

其中，`model.bin` 是预训练的 Word2Vec 模型文件。

2. 对两个文本进行分词并转换为向量，例如：

String text1 = "这是一篇关于计算文本相似度的文章";
String text2 = "文本相似度计算的方法有很多种";
List<String> words1 = NLPUtil.segment(text1);
List<String> words2 = NLPUtil.segment(text2);
double[] vector1 = wvm.word2vec(words1);
double[] vector2 = wvm.word2vec(words2);

其中，`NLPUtil.segment(text)` 是 Hutool 提供的分词方法，将文本分词后返回一个字符串列表；`wvm.word2vec(words)` 是 WordVectorModel 类中的方法，将字符串列表转换为词向量。

3. 计算文本相似度，例如：

double similarity = CosineSimilarity.cosineSim(vector1, vector2);
System.out.println(similarity);

其中，`CosineSimilarity.cosineSim(vector1, vector2)` 是 Hutool 提供的计算余弦相似度的方法。

以上是使用 Hutool 5.8.16 计算文本相似度的基本流程，你可以根据实际需要进行相应的调整。