Java利用hanlp分析語句相似度過程

這篇文章主要介紹“Java利用hanlp分析語句相似度過程”，在日常操作中，相信很多人在Java利用hanlp分析語句相似度過程問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Java利用hanlp分析語句相似度過程”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

1、使用HanLP完成分詞：

首先，添加HanLP的依賴：（jsoup是為了處理題干中的html標簽，去除html標簽得到純文本的題干內容）

分詞代碼如下，需要處理html標簽和標點符號：

private static List<String> getSplitWords(String sentence) {

        // 去除掉html標簽

        sentence = Jsoup.parse(sentence.replace(" ","")).body().text();

        // 標點符號會被單獨分為一個Term，去除之

        return HanLP.segment(sentence).stream().map(a -> a.word).filter(s -> !"`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~！@#￥……&*（）——|{}【】‘；：”“'。，、？ ".contains(s)).collect(Collectors.toList());

    }

2、合并分詞結果，列出所有的詞：

3、統(tǒng)計詞頻，得到詞頻構成的向量：

代碼如下，其中allWords是上一步中得到的所有的詞，sentWords是第一步中對單個句子的分詞結果：

4、計算相似度（兩個向量的余弦值）：

以上所有方法的完整代碼如下，使用SimilarityUtil.getSimilarity(String s1,String s2)即可得到s1和s2的語句相似度：

package com.yuantu.dubbo.provider.questionRepo.utils;

import com.hankcs.hanlp.HanLP;

import com.hankcs.hanlp.dictionary.CustomDictionary;

import org.jsoup.Jsoup;

import java.util.ArrayList;

import java.util.Calendar;

import java.util.Collections;

import java.util.List;

import java.util.stream.Collectors;

public class SimilarityUtil {

    static {

        CustomDictionary.add("子類");

        CustomDictionary.add("父類");

    }

    private SimilarityUtil() {

    }

    /**

     * 獲得兩個句子的相似度

     *

     * @param sentence1

     * @param sentence2

     * @return

     */

    public static double getSimilarity(String sentence1, String sentence2) {

        List<String> sent1Words = getSplitWords(sentence1);

        System.out.println(sent1Words);

        List<String> sent2Words = getSplitWords(sentence2);

        System.out.println(sent2Words);

        List<String> allWords = mergeList(sent1Words, sent2Words);

        int[] statistic1 = statistic(allWords, sent1Words);

        int[] statistic2 = statistic(allWords, sent2Words);

        double dividend = 0;

        double divisor1 = 0;

        double divisor2 = 0;

        for (int i = 0; i < statistic1.length; i++) {

            dividend += statistic1[i] * statistic2[i];

            divisor1 += Math.pow(statistic1[i], 2);

            divisor2 += Math.pow(statistic2[i], 2);

        }

        return dividend / (Math.sqrt(divisor1) * Math.sqrt(divisor2));

    }

    private static int[] statistic(List<String> allWords, List<String> sentWords) {

        int[] result = new int[allWords.size()];

        for (int i = 0; i < allWords.size(); i++) {

            result[i] = Collections.frequency(sentWords, allWords.get(i));

        }

        return result;

    }

    private static List<String> mergeList(List<String> list1, List<String> list2) {

        List<String> result = new ArrayList<>();

        result.addAll(list1);

        result.addAll(list2);

        return result.stream().distinct().collect(Collectors.toList());

    }

    private static List<String> getSplitWords(String sentence) {

        // 去除掉html標簽

        sentence = Jsoup.parse(sentence.replace(" ","")).body().text();

        // 標點符號會被單獨分為一個Term，去除之

        return HanLP.segment(sentence).stream().map(a -> a.word).filter(s -> !"`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~！@#￥……&*（）——|{}【】‘；：”“'。，、？ ".contains(s)).collect(Collectors.toList());

    }

}

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到此，關于“Java利用hanlp分析語句相似度過程”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續(xù)學習更多相關知識，請繼續(xù)關注億速云網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>