利用word分词来计算文本相似度

word分词提供了两种文本相似度计算方式：

方式一：余弦相似度，通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度

实现类：org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity

用法如下：

String text1 = "我爱学习";
String text2 = "我爱读书";
String text3 = "他是黑客";
TextSimilarity textSimilarity = new CosineTextSimilarity();
double score1pk1 = textSimilarity.similarScore(text1, text1);
double score1pk2 = textSimilarity.similarScore(text1, text2);
double score1pk3 = textSimilarity.similarScore(text1, text3);
double score2pk2 = textSimilarity.similarScore(text2, text2);
double score2pk3 = textSimilarity.similarScore(text2, text3);
double score3pk3 = textSimilarity.similarScore(text3, text3);
System.out.println(text1+" 和 "+text1+" 的相似度分值："+score1pk1);
System.out.println(text1+" 和 "+text2+" 的相似度分值："+score1pk2);
System.out.println(text1+" 和 "+text3+" 的相似度分值："+score1pk3);
System.out.println(text2+" 和 "+text2+" 的相似度分值："+score2pk2);
System.out.println(text2+" 和 "+text3+" 的相似度分值："+score2pk3);
System.out.println(text3+" 和 "+text3+" 的相似度分值："+score3pk3);

运行结果如下：

我爱学习 和 我爱学习 的相似度分值：1.0
我爱学习 和 我爱读书 的相似度分值：0.4
我爱学习 和 他是黑客 的相似度分值：0.0
我爱读书 和 我爱读书 的相似度分值：1.0
我爱读书 和 他是黑客 的相似度分值：0.0
他是黑客 和 他是黑客 的相似度分值：1.0

方式二：简单共有词，通过计算两篇文档有多少个相同的词来评估他们的相似度

实现类：org.apdplat.word.analysis.SimpleTextSimilarity

用法如下：

String text1 = "我爱学习";
String text2 = "我爱读书";
String text3 = "他是黑客";
TextSimilarity textSimilarity = new SimpleTextSimilarity();
double score1pk1 = textSimilarity.similarScore(text1, text1);
double score1pk2 = textSimilarity.similarScore(text1, text2);
double score1pk3 = textSimilarity.similarScore(text1, text3);
double score2pk2 = textSimilarity.similarScore(text2, text2);
double score2pk3 = textSimilarity.similarScore(text2, text3);
double score3pk3 = textSimilarity.similarScore(text3, text3);
System.out.println(text1+" 和 "+text1+" 的相似度分值："+score1pk1);
System.out.println(text1+" 和 "+text2+" 的相似度分值："+score1pk2);
System.out.println(text1+" 和 "+text3+" 的相似度分值："+score1pk3);
System.out.println(text2+" 和 "+text2+" 的相似度分值："+score2pk2);
System.out.println(text2+" 和 "+text3+" 的相似度分值："+score2pk3);
System.out.println(text3+" 和 "+text3+" 的相似度分值："+score3pk3);

运行结果如下：

我爱学习 和 我爱学习 的相似度分值：1.0
我爱学习 和 我爱读书 的相似度分值：0.4
我爱学习 和 他是黑客 的相似度分值：0.0
我爱读书 和 我爱读书 的相似度分值：1.0
我爱读书 和 他是黑客 的相似度分值：0.0
他是黑客 和 他是黑客 的相似度分值：1.0

利用word分词来计算文本相似度

原文：http://my.oschina.net/apdplat/blog/417047