簡單實現根據Td-idf實現語句相似度
使用詞頻來計算兩個語句的相似度,假設語句已經使用分詞工具分好
public class Similar { public static double getSimilarity(Vector<String> T1, Vector<String> T2) throws Exception { int size = 0 , size2 = 0 ; double sum=0; if ( T1 != null && ( size = T1.size() ) > 0 && T2 != null && ( size2 = T2.size() ) > 0 ) { Set<String> set=new HashSet<String>(); Map<String, Integer> s1 = new HashMap<String, Integer>(); Map<String, Integer> s2= new HashMap<String, Integer>(); //獲取T1,T2所有的不重複單詞 for (int i = 0; i < size; i++) { set.add(T1.get(i)); } for(int j=0;j<size2;j++){ set.add(T2.get(j)); } //計算每個向量中的詞語出現的次數 for (String string : set) { int count=0; int count1=0; for (String a1 : T1) { if (a1.equals(string)) { count++; } } for (String a2 : T2) { if (a2.equals(string)) { count1++; } } s1.put(string, count); s2.put(string, count1); } //計算百分比 int c1 = 0 , c2 = 0; double sum1 = 0; //S1、S2 double b1=0,b2=0; for (String string : set) { c1=s1.get(string); c2=s2.get(string); sum1+=c1*c2; b1+=c1*c1; b2+=c2*c2; } sum=sum1/Math.sqrt(b1*b2); }else { System.out.println("引數有誤"); } return sum; } public static void main(String[] args) { Vector<String> T1 = new Vector<String>() ;//對輸入進行分詞 Vector<String> T2 = new Vector<String>() ;//對輸入進行分詞 T1.add("i"); T1.add("kill"); T1.add("you"); T1.add("kill"); T1.add("you"); T1.add("fop"); T1.add("tip"); T1.add("cnce"); T2.add("kill"); T2.add("you"); try { System.out.println(getSimilarity(T1, T2)); } catch (Exception e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } }
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