精灵王
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Java利用hanlp完成语句相似度分析的案例详解
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发布于：2019-02-23 10:05
 | |  |  | 分享一篇hanlp分词工具使用的小案例，即利用hanlp分词工具分析两个中文语句的相似度的案例。供大家一起学习参考！
在做考试系统需求时，后台题库系统提供录入题目的功能。在录入题目的时候，由于题目来源广泛，且参与录入题目的人有多位，因此容易出现录入重复题目的情况。所以需要实现语句相似度分析功能，从而筛选出重复的题目并人工处理之。
下面介绍如何使用java实现上述想法，完成语句相似度分析：
1、使用HanLP完成分词：
首先，添加HanLP的依赖：（jsoup是为了处理题干中的html标签，去除html标签得到纯文本的题干内容）
分词代码如下，需要处理html标签和标点符号：
private static List<String> getSplitWords(String sentence) {
// 去除掉html标签
sentence = Jsoup.parse(sentence.replace(" ","")).body().text();
// 标点符号会被单独分为一个Term，去除之
return HanLP.segment(sentence).stream().map(a -> a.word).filter(s -> !"`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~！@#￥……&*（）——|{}【】‘；：”“'。，、？ ".contains(s)).collect(Collectors.toList());
}
2、合并分词结果，列出所有的词：
3、统计词频，得到词频构成的向量：
代码如下，其中allWords是上一步中得到的所有的词，sentWords是第一步中对单个句子的分词结果：
4、计算相似度（两个向量的余弦值）：
以上所有方法的完整代码如下，使用SimilarityUtil.getSimilarity(String s1,String s2)即可得到s1和s2的语句相似度：
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("子类");
CustomDictionary.add("父类");
}
private SimilarityUtil() {
}
/**
* 获得两个句子的相似度
*
* @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 * statistic2;
divisor1 += Math.pow(statistic1, 2);
divisor2 += Math.pow(statistic2, 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 = 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标签
sentence = Jsoup.parse(sentence.replace(" ","")).body().text();
// 标点符号会被单独分为一个Term，去除之
return HanLP.segment(sentence).stream().map(a -> a.word).filter(s -> !"`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~！@#￥……&*（）——|{}【】‘；：”“'。，、？ ".contains(s)).collect(Collectors.toList());
}
}
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