正如其他答案中提到的，传统上余弦用于测量向量之间的相似性，而 Levenshtein 被用作字符串相似性测量，即测量字符序列之间的距离。

尽管如此，它们都可以在非传统环境中使用，并且确实具有可比性：

• 例如，与余弦比较的向量可以包含字符或字符 n-gram 的频率，因此使其成为字符串相似性度量
• 可以将字符序列替换为字符串序列或 n-gram 序列，从而使 Levenshtein 成为更通用的距离度量。

Cosine 和 Levenshtein 在概念上的主要区别在于，前者假设了“词袋”向量表示，即比较无序集，而后者考虑了序列中元素的顺序。

在比较单词序列的上下文中，许多组合是可能的。如果这就是您正在寻找的内容，您可能会对本文感兴趣：https ://www.aclweb.org/anthology/C08-1075/ （完全披露：我是作者之一）。

第一个是用于计算对象之间的相似性，将它们的表示视为向量。第二个是用于计算字符序列之间的相似性。

余弦相似度使用向量，可以计算集合和多集（=bags）的相似度。如果用于序列（字符、单词、句子、行……）的相似性，则比较是无序的，并且每种元素都是向量空间中的特征 = 维度。因此，单词“banana”的字母被转换为集合 [a, b, n] 或 bag {a: 3, b: 1, n: 2}，其中该集合可以被认为是 bag {a: 1 , b: 1, n: 1} 和可以使用相同的计算。每个字符都被视为向量的一个维度。因此，在支持 Unicode 的情况下，向量空间可能具有 0x10FFFF ~ 110 万维，但对于两个字符串的比较，您只需要一个大小为 <= len1 + len2 的子集。这被实现为稀疏向量。为了将一些序列顺序引入应用于序列的余弦相似性，我们可以使用 2-gram 或 3-gram。这对于在大型词典中搜索相似词作为拼写纠正的候选词非常有效，例如，将搜索限制为最小相似度 0.7，或获取前 20 个相似词。

在候选者中，您可以使用速度较慢但更精确的 Levenshtein 或 LCS。

为了直接回答您的问题，我想说在处理向量时可以使用余弦相似度（例如（1,2,3）和（4,5,6）之间的距离），并且可以在以下情况下使用 Levenshtein 距离处理字符串（“aaaaa”和“aaaba”之间的“距离”）。

具体来说，它们并不真正适用于相同的上下文，也不用于相同的应用程序。如果您想测试两个不同的文本是否非常相似，使用 Levenshtein 距离可能是合理的。如果您想知道两个向量在 3 维空间中是否非常相似，使用余弦相似度可能是一个好主意。