similarity

项目介绍：Similarity

项目背景

similarity 是一个用于计算文本字符串之间相似度的Java工具包。它旨在推广自然语言处理中各种相似度计算方法，既可以应用于文本相似度计算，也可以用于情感倾向分析等多个领域。

项目特点

similarity 工具包由一系列算法构成，具有以下特点：

• 实用性强：提供多种相似度计算方法，适用于不同的文本处理需求。
• 性能高效：算法优化良好，适用于大规模文本处理。
• 架构清晰：模块化设计，便于理解和扩展。
• 语料更新：使用最新的语料库进行训练和测试。
• 可自定义：支持用户根据需求自定义算法和模型。

功能介绍

词语相似度计算

• 词林编码法相似度（推荐）
• 汉语语义法相似度
• 知网词语相似度
• 字面编辑距离法

短语相似度计算

• 简单短语相似度（推荐）

句子相似度计算

• 词性和词序结合法（推荐）
• 编辑距离算法及其变体

段落相似度计算

• 余弦相似度（推荐）
• 编辑距离、欧几里得距离、曼哈顿距离等多种算法

知网义原

• 词语义原树

情感分析

• 分析文本的正面和负面倾向程度

近似词

• 基于word2vec的近似词推荐

使用方法

Maven 依赖

引入similarity项目的Maven依赖可以通过以下代码实现：

<repositories>
  <repository>
    <id>jitpack.io</id>
    <url>https://jitpack.io</url>
  </repository>
</repositories>

<dependency>
  <groupId>com.github.shibing624</groupId>
  <artifactId>similarity</artifactId>
  <version>1.1.6</version>
</dependency>

简单示例

下面是一个简单的使用示例，展示了如何计算两个词语的相似度：

import org.xm.Similarity;

public class Demo {
    public static void main(String[] args) {
        double result = Similarity.cilinSimilarity("电动车", "自行车");
        System.out.println("电动车 vs 自行车 的词林相似度：" + result);
    }
}

典型应用

• 文本相似性度量：从关键词匹配到深度语义匹配，支持各种文本相似度的量化。
• 情感分析：通过基于义原树的方法，快速判断文本的情感倾向。
• 近义词推荐：利用word2vec等技术，进行词向量训练，提供高效的近义词查询。

结语

similarity 项目为研究和应用文本相似性提供了丰富的工具和方法，通过模块化的设计和高效的算法支持，不仅适用于学术研究，也适合于实际业务场景的快速应用。该项目在不断完善中，如果感兴趣的话，建议大家参与其中，贡献代码或建议。