Java实现文本相似度算法

最新推荐文章于 2025-05-21 16:55:00 发布
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本文介绍了如何使用Java实现文本相似度算法，包括余弦相似度和编辑距离。余弦相似度通过计算词频向量的点积和归一化系数来衡量文本相似性，而编辑距离则衡量将一个字符串转换成另一个字符串所需的操作次数。提供了相应的Java代码示例。

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文本相似度算法是在自然语言处理领域中常用的技术，用于比较两个文本之间的相似程度。本文将介绍如何使用Java实现一个简单的文本相似度算法，并提供相应的源代码。

在实现文本相似度算法之前，我们需要了解一些基本概念。常用的文本相似度算法有余弦相似度和编辑距离。余弦相似度衡量的是两个向量的夹角，可以用来比较文本的相似性。编辑距离衡量的是将一个字符串转换成另一个字符串所需的最小操作次数，可以用来比较文本的差异程度。

下面是使用Java实现余弦相似度算法的示例代码：

import java.util.HashMap;
import java.util.<
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java计算文本相似度算法总结
sunsiny
11-14 2042
计算两个字符串之间的最小单字符编辑（插入、删除、替换）次数。这是一种衡量字符串差异性的方法，常用于拼写检查和模糊匹配。：一种基于 Jaro 相似度的改进算法，特别适用于拼写检查和模糊匹配。：计算两个字符串之间的最长公共子序列长度，常用于文本差异比较。：通过计算两个字符串的 n-gram 向量的余弦夹角来评估它们的相似度。：基于子串的字符串相似度计算方法，计算它们共有的Q-gram（长度为Q的连续子串）的数量，然后将这个数量除以两个字符串中Q-gram数量较少的那个，得到相似度的比例。
PM25文本相似度算法JAVA实现
qq_43206800的博客
04-11 336
import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; public class BM25Similarity { int D;//文档的数量 double avgDocLength;//平均每篇文档的长度 Map<String, Double> idf = new HashMap<String, Double>.
java实现 文本相似度
01-16
使用java实现输出文本相似度的一些代码。能够运行，有结果有数据。
Java 计算文本相似度
赵先森
08-23 2065
【代码】Java 计算文本相似度。
常见字符串相似度算法详解
最新发布
xiaoyu❅的博客
05-21 465
Levenshtein 距离表示将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑次数（插入、删除、替换）。余弦相似度通过向量化计算两个字符串的夹角余弦值，适合比较文本的语义相似度。Jaccard 相似度通过计算两个集合的交集与并集的比值来判断相似度。根据需求选择合适的算法，或组合多种算法提高准确性。：适合集合比较（如分词后的关键词匹配）。：适合短文本或需要精准编辑距离的场景。：适合长文本或需要语义分析的场景。
用java计算文本相似度
峰晨的博客
05-27 4744
用java计算文本相似性
java文本相似度对比
01-14
使用java调用HanLP分词器实现两个文本相似度对比，可以很快对比出百分率（1=100%）
java文本相似度算法
jj89929665的博客
04-02 4734
import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import java.util.stream.Collectors; import org.apache.commons.collections4.SetUtils; /** 文本相似度相关判断方法 参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p
java字符串相似度算法
09-03
Java字符串相似度算法是...总之，Java字符串相似度算法，尤其是Levenshtein距离的实现，为处理文本相似性问题提供了一个实用的工具。了解并掌握这些算法，对于进行文本分析、信息匹配和数据清理等任务来说至关重要。
JAVA文本相似度查重代码及示例
07-20
JAVA查重算法，包括HanLP 相似度比较、二叉树、DFA算法实现、敏感词处理工具、IKAnalyzer中文分词工具、分词进行敏感词过滤等查重算法，可以计算海明距离、余弦相似性、莱文斯坦距离、Jaccard 相似度、Sorensen Dice...
java文本相似度
赵先森
08-23 875
在 Java 中，可以使用一些现成的库来比较文本的相似度。这里，我将为您提供一个使用 Jaccard 相似度算法（集合相似度）比较文本相似度的方法。请注意，这个示例仅提供了一个基本的文本相似度比较方法。实际上，有许多其他相似度指标和算法，如余弦相似度、编辑距离等，您可以根据实际需求进行选择。添加到项目的类路径中。您可以从 Maven Central 仓库下载这个 JAR 文件。方法负责将输入字符串分解为单词。您可以根据需要替换为您喜欢的分词器。方法使用 Jaccard 系数计算两个字符串之间的相似度。
文本相似度系统-java版本
01-20
java实现的文本相似度系统，使用向量空间模型以及余弦相似度距离公式，实测可以实现2篇文本的相似度计算且有一定的效果。
JAVA编写的基于文本相似度匹配的文本聚类
03-30
使用JAVA编写的，分词、TFIDF相似度计算，K临近法聚类
文本相似度比较java
05-06
文本相似度的比较，java实现，文本相似度的比较，java实现java实现java实现
文本相似度计算
10-12
通过文本距离，实现文本相似度的计算。利用的是LevenShiten Distance距离法
文本相似度对比器（Java）
05-27
本系统是信息检索课程的一个关于文本相似度对比的程序，它是用Java设计的，你也可以直接点击里面的jar文件进行运行，本程序还可以用来防止同学进行文档作弊的作业，资源里面有还有它的使用方法。
java实现通用的文本相似度评估方法（余弦相似度计算）
是我的温柔啊
05-06 1044
因为我是从excel里读取标准答案和真正答案做相似度平均值计算，所以我也引入了poi依赖。余弦相似度计算：通用的文本相似度评估方法，通过计算向量之间的夹角来衡量文本的相似度。思路和代码以及注释都有了，完结撒花o(
java计算文本相似度
yushun的博客
02-05 1045
【代码】java计算文本相似度。
Java实现标题相似度计算，文本内容相似度匹配，Java通过SimHash计算标题文本内容相似度
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Spring Boot-Common On With You
02-09 1万+
目录 一、前言 二、关于SimHash 补充知识 一）、什么是海明距离 二）、海明距离的应用 三）、什么是编辑距离 三、SimHash算法的几何意义和原理 一）、SimHash算法的几何意义 二）、SimHash的计算原理 三）、文本的相似度计算 四、Java通过SimHash计算文本内容相似度代码示例 一）、新增依赖包 二）、过滤特殊字符 三）、计算单个分词的Hash值 四）、分词计算向量 五）、获取标题内容的海明距离 六）、获取标题内容的相似度 七）、测试 八）..
java实现文本相似度匹配算法
12-25
在Java中，实现文本相似度匹配算法通常会涉及自然语言处理（NLP）技术和一些特定的字符串或序列相似度计算方法。常见的文本相似度算法有： 1. **余弦相似度**：通过将文本转化为词向量，然后计算两个向量之间的夹角余弦值，范围从-1到1，越接近1表示相似度越高。 2. **Jaccard相似系数**：计算两个集合（如单词集）交集大小除以并集大小，用于量化两个文本集合的相似程度。 3. **Levenshtein距离**：也称为编辑距离，测量两个字符串之间需要多少次字符插入、删除或替换操作才能变成另一个字符串，低距离表示高相似度。 4. **TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）**：评估词汇在文档中的重要性，常用于信息检索和文本聚类。 5. **Word2Vec or GloVe等词嵌入模型**：将词语转换成连续的向量空间表示，相似的词在空间中更靠近，可以计算这两个词向量的余弦相似度。 在实际编程中，你可以利用开源库如Apache OpenNLP、Lucene、Gensim等来简化实现。以下是简单的步骤概述： ```java import org.apache.lucene.search.similarities.CosineSimilarity; // ... public double similarity(String text1, String text2) { // 分词，转换为词袋模型或词向量 List<String> tokens1 = tokenize(text1); List<String> tokens2 = tokenize(text2); // 构建TF-IDF矩阵或词向量 double[][] tfidfMatrix = calculateTfidf(tokens1, tokens2); double[] vector1 = tfidfMatrix[text1]; double[] vector2 = tfidfMatrix[text2]; // 使用余弦相似度计算 CosineSimilarity cosineSim = new CosineSimilarity(); return cosineSim.compute(vector1, vector2); } ```
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