Python实现文本分类中的余弦相似度计算

余弦相似度计算是一种在信息检索、自然语言处理（NLP）和推荐系统等场景中广泛应用的统计方法，用于度量两个向量之间的角度大小，从而评估它们的相似性。本文档提供了一个简单的Java实现代码，用于计算两个整数列表（在这种上下文中通常代表文本向量的词频或词袋模型表示）之间的余弦相似度。 首先，该代码定义了一个名为`ComputerDecision`的类，包含以下几个关键方法： 1. **构造函数** (`ComputerDecision(String string1, String string2)`): 这个构造函数接收两个字符串参数`string1`和`string2`，分别表示两个待比较的文本。它通过去除空格并将每个字符串分割成字符数组，然后将这些字符转换为整数并添加到对应的`vector1`和`vector2`列表中，形成两个向量。 2. **sim() 方法**: 此方法是计算余弦相似度的核心部分。首先，它计算两个向量的点积（即对应元素相乘后的和），然后除以两个向量各自长度的平方根，公式为 `cosine_similarity = dot_product / (||vector1|| * ||vector2||)`。其中，`dot_product`是`pointMulti(vector1, vector2)`的结果，`squares(vector1)`和`squares(vector2)`分别计算两个向量的平方和，然后取平方根得到向量的模。 3. **sqrtMulti() 方法**: 用于计算两个向量长度的平方根，即向量的模。首先计算每个元素的平方和，然后取平方根。 4. **squares() 方法**: 计算一个向量中所有元素的平方和。 5. **pointMulti() 方法**: 实现了向量的点积，即对应元素相乘后求和。 通过这个代码，我们可以输入两个文本字符串，将其转换为整数向量，然后使用余弦相似度公式来判断它们在语义上的相似程度。这种方法在文本分类任务中非常有用，因为即使两个文本的词汇不同，只要它们的主题或意义相近，余弦相似度依然可以捕捉到这种关联。在实际应用中，可能还需要对向量进行预处理，如标准化或降维，以进一步提升计算结果的准确性。