请教关于如何通过预计算来减少相似度的计算量

我现在有从几个中文到几十个中文不等的注释，即文本。。
例如

  有一点问题的是。 类型是我为了方便解释而添加的。实际情况中并没有，我想通过预计算，得到注释的类型。而类型可以是中文，或者其他什么值。

这时候我传入一个 新的注释 A1 ， 我需要计算 A1 与 其他注释的相似度。。我现在有总数 6000个左右的注释。 如果我来10个新注释。就会计算 10乘以6000次。 但是其中大部分计算是冗余的.。
我想通过预计算A1，得到A1的类型是 客户 。 这时候我只需要计算 A1 与 类型是客户的注释的相似度了。。

不知道有什么方法可以实现我的这个想法.请各位老(da)师(lao)不吝赐教

以下内容引用自GPT，有用望采纳：

你的想法是通过预计算注释的类型，来减少相似度计算的次数，从而节约计算资源。这是一个常见的优化思路，在数据挖掘领域中通常称为基于索引的相似度计算。

对于你的情况，你可以考虑使用一种称为倒排索引（Inverted Index）的数据结构来实现。倒排索引可以帮助你记录每个类型对应的注释，并且提供高效的查找功能。

首先，你需要构建一个倒排索引表，在这个表中，每个类型对应一个注释的列表。可以使用Java的Map来实现这个倒排索引表，类型作为键，注释列表作为值。例如：

Map<String, List<String>> invertedIndex = new HashMap<>();

然后，你需要遍历所有注释，将每个注释添加到对应类型的列表中。例如：

// 遍历所有注释
for (int i = 0; i < totalComments; i++) {
    String comment = comments[i];
    String type = types[i];
    
    // 检查倒排索引表中是否已经存在该类型的列表
    if (invertedIndex.containsKey(type)) {
        // 如果存在，则将该注释添加到列表中
        invertedIndex.get(type).add(comment);
    } else {
        // 如果不存在，则创建一个新的列表，并添加该注释
        List<String> commentList = new ArrayList<>();
        commentList.add(comment);
        invertedIndex.put(type, commentList);
    }
}

接下来，当你有一个新注释要计算相似度时，你可以直接通过注释的类型来获取对应的注释列表，然后计算相似度。这样只需要计算与同一类型的注释的相似度，避免了冗余计算。

String newComment = "A1";
String newCommentType = "客户";

List<String> sameTypeComments = invertedIndex.get(newCommentType);
for (String comment : sameTypeComments) {
    // 计算相似度
    double similarity = calculateSimilarity(newComment, comment);
    // 进行相似度的处理操作
    // ...
}

在这个例子中，calculateSimilarity 是一个用于计算相似度的方法，你可以根据你的需求选择合适的相似度计算算法，例如余弦相似度或编辑距离等算法。

通过倒排索引的方式，你可以预先构建好索引表，在计算新注释的相似度时，只需要直接获取同一类型的注释列表，减少了冗余计算的次数，提高了计算效率。

希望这个解释对你有帮助，如果有任何问题，请随时提问。