相似度分析的,其中的分词可以采用HanLP即可:

http://www.open-open.com/lib/view/open1421978002609.htm

/***********************************************************
* @Title : SimilarityAnalyse.java
* @Package : lsg.hawei.hanlp
* @Description: TODO(用一句话描述该文件做什么)
* @author : liang shan guang
* @date :2016年11月8日 上午12:41:10
* @version : V1.0
***********************************************************/
package lsg.hawei.hanlp; import java.io.IOException;
import java.io.StringReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Vector; import com.hankcs.hanlp.HanLP;
import com.hankcs.hanlp.dictionary.CustomDictionary;
import com.hankcs.hanlp.seg.Segment;
import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term; import edu.princeton.cs.algs4.In; /***********************************************************
* @ClassName : SimilarityAnalyse
* @Description : 用于相似度分析的库函数
* @author :liang shan guang
* @date :2016年11月8日 上午12:41:10
***********************************************************/
public class SimilarityAnalyse
{
//阈值,用于决定语言分析和语序分析占相似度的百分比,此处0.2为语已占比
public static double YUZHI = 0.2 ;
public static Vector<String> participle( String str )
{ Vector<String> str1 = new Vector<String>() ;//对输入进行分词
Segment segment=HanLP.newSegment().enableCustomDictionary(true);
CustomDictionary.add("梁山广");//动态添加自定义词汇
List<Term> termList=segment.seg(str);
for(Term term:termList)
{
// System.out.println(term.toString());
str1.add(term.toString());
} if( str1.size() == 0 )
{
return null ;
} //分词后
System.out.println( "str分词后:" + str1 );
return str1;
} public static double getSimilarity(Vector<String> T1, Vector<String> T2) throws Exception
{
int size = 0 , size2 = 0 ;
if ( T1 != null && ( size = T1.size() ) > 0 && T2 != null && ( size2 = T2.size() ) > 0 ) { Map<String, double[]> T = new HashMap<String, double[]>(); //T1和T2的并集T
String index = null ;
for ( int i = 0 ; i < size ; i++ ) {
index = T1.get(i) ;
if( index != null){
double[] c = T.get(index);
c = new double[2];
c[0] = 1; //T1的语义分数Ci
c[1] = YUZHI;//T2的语义分数Ci
T.put( index, c );
}
} for ( int i = 0; i < size2 ; i++ ) {
index = T2.get(i) ;
if( index != null ){
double[] c = T.get( index );
if( c != null && c.length == 2 ){
c[1] = 1; //T2中也存在,T2的语义分数=1
}else {
c = new double[2];
c[0] = YUZHI; //T1的语义分数Ci
c[1] = 1; //T2的语义分数Ci
T.put( index , c );
}
}
} //开始计算,百分比
Iterator<String> it = T.keySet().iterator();
double s1 = 0 , s2 = 0, Ssum = 0; //S1、S2
while( it.hasNext() ){
double[] c = T.get( it.next() );
Ssum += c[0]*c[1];
s1 += c[0]*c[0];
s2 += c[1]*c[1];
}
//百分比
return Ssum / Math.sqrt( s1*s2 );
} else {
throw new Exception("传入参数有问题!");
}
} /*************************************************************
* @Title : main
* @Description: TODO(这里用一句话描述这个方法的作用)
* @param : @param args 设定文件
* @return :void 返回类型
* @throws
*************************************************************/
public static void main(String[] args)
{
String currentFolder = System.getProperty("user.dir");
String fileFolder = currentFolder+"\\file\\";
String fileName1 = fileFolder+"wait2Compare.txt";//读入待分析的数据
String fileName2 = fileFolder+"standardStrs.txt";//读入标准的数据
String[] wait2Compare=In.readStrings(fileName1);
String[] standardStrs=In.readStrings(fileName2);
for(String str1:wait2Compare)
{
for(String str2:standardStrs)
{
Vector<String> testLine1=participle(str1);
Vector<String> testLine2=participle(str2);
try
{
double similarity=getSimilarity(testLine1,testLine2);
System.out.println("两个句子的相似度为:"+similarity);
} catch (Exception e)
{
// TODO Auto-generated catch block
System.out.println("相似度 计算失败,失败原因如下:");
e.printStackTrace();
}
}
} } }

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