java使用hanlp进行文本相似度分析其他方法

除了使用预训练的词向量模型进行文本相似度计算外，HanLP还提供了其他方法进行文本相似度分析，包括：

1. 余弦相似度计算

import com.hankcs.hanlp.mining.cluster.Similarity;

String text1 = "这是第一个文本";
String text2 = "这是第二个文本";
double similarity = Similarity.compute(text1, text2);
System.out.println("文本相似度为：" + similarity);

其中，similarity的取值范围是[0,1]，表示文本的相似度程度。

2. SimHash算法

import com.hankcs.hanlp.mining.similarity.SimHashPlusHammingDistance;

String text1 = "这是第一个文本";
String text2 = "这是第二个文本";
int hammingDistance = SimHashPlusHammingDistance.getDistance(text1, text2);
double similarity = 1.0 - hammingDistance / 128.0;
System.out.println("文本相似度为：" + similarity);

其中，hammingDistance表示SimHash算法计算出的两个文本的汉明距离，similarity的取值范围是[0,1]，表示文本的相似度程度。

以上是使用HanLP进行文本相似度分析的部分方法，可以根据实际情况选择合适的方法。