向量计算词语之间的距离
1）长句包含短句（无需完全包含）：
Text1：“贯彻强军目标出实招用实劲 努力开创部队建设新局面”
Text2：“在接见驻浙部队领导干部时强调 贯彻强军目标出实招用实劲 努力开创部队建设新局面”
上述两个文本为网络上实际的网页标题，若简单以余弦相似度来判定，其误判率是比较高的。本文解决方案为：若长句长度（中文切分后以词汇为单位表征，并非以字符为单位）为短句的1.5倍，则针对长句选定短句长度的文本内容逐个与短句进行相似度判定，直至长句结束，若中间达到预设的阈值，则跳出该循环，否则判定文本不相似。
2）文本中存在同义表述
Text1：“台湾居民明日起持台胞证可通关 无需办理签注”
Text2：“明起台胞来京无需办理签注 电子台胞证年内实施”
上述两个文本中“台胞”和“台湾居民”，“明日起”和“明起”为同义表述，可以理解为近义词，但不完全为近义词范畴。本文解决方案为引入同义词词典，鉴于中文词汇的丰富性，其能在一定程度上缓解，仍然不是根本解决之法。
应用场景及优缺点
本文目前将该算法应用于网页标题合并和标题聚类中，目前仍在尝试应用于其它场景中。
优点：计算结果准确，适合对短文本进行处理。
缺点：需要逐个进行向量化，并进行余弦计算，比较消耗CPU处理时间，因此不适合长文本，如网页正文、文档等。
余弦相似度算法源程序：
Class Element
Class TextCosine
备注：同义词词典“synonyms.dict”文件较大，完全可以自己构建，在此就不赘述了。
接下来我会讲下文本的相似度计算的不同方法，和他们之间的效果。
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