IKAnalyzer中文分词，计算句子相似度

IKAnalyzer中文分词，计算句子相似度

一、简介

    IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。（简介来源： 百度百科）

二、准备

    项目结构：

     IKAnalyzer2012FF_u1.jar 下载

     lucene-core-4.6.1.jar 下载

    ext.dic

    stopword.dic

    IKAnalyzer.cfg.xml

三、分词

    分词由于比较简单，就直接粘贴代码了

public static Vector<String> participle( String str ) {
	
	Vector<String> str1 = new Vector<String>() ;//对输入进行分词
	
	try {
		
	    StringReader reader = new StringReader( str ); 
	    IKSegmenter ik = new IKSegmenter(reader,true);//当为true时，分词器进行最大词长切分 
	    Lexeme lexeme = null ;			
		
	    while( ( lexeme = ik.next() ) != null ) {
		str1.add( lexeme.getLexemeText() ); 
	    }			
		
	    if( str1.size() == 0 ) {
	    	return null ;
	    }
	    
 	    //分词后
	    System.out.println( "str分词后：" + str1 );
	    
	} catch ( IOException e1 ) {
		System.out.println();
	}
	return str1;
}

四、计算相似度

    计算句子相似度，①常用方法有基于语义和词序相似度计算方法，②基于关系向量模型

    基于语义和词序的句子相似度计算方法简介

    定义1：给定一个句子Ti，经过汉语分词系统分词后，得到的所有词W1构成的向量称为句子Ti的向量表示，表示为Ti = {w1,w2,.....wn}。

     例子1：T1：这个中文分词可不可以，用着方不方便。分词后：T1=[这个, 中文分词, 可不可以, 用着, 方, 不, 方便]。向量表示T1={这个, 中文分词, 可不可以, 用着, 方, 不, 方便}

                T2：这个中文分词比较方便，用着方便还可以。分词后：T2=[这个, 中文分词, 比较方便, 用着, 方便, 还可以]。向量表示T2={这个, 中文分词, 比较方便, 用着, 方便, 还可以}

    定义2：给定一个句子Ti的向量表示，Ti中词的个数称为Ti的向量长度，表示为Len(Ti).

     例子2：对于句子T1和T2的向量长度表示为：Len(T1)=7，Len(T1)=6。

    定义3：给定两个句子Ti、Tj的向量表示，将Ti、Tj中的所有词Wi进行合并，并且对于重复初想的词只保留一个，由此得到两个向量之和，称为Ti、Tj的并集，表示T=T1 U T2={这个, 中文分词, 可不可以, 比较方便，用着, 方, 不, 方便，还可以}，很显然，并集长度Len(T)<=Len(T1)+Len(T2)。

    定义4：给定一个句子Ti的向量表示Ti = {w1,w2,.....wn}和一个词wi，依次计算wi和Ti中每一个词的相似度（值为0到1之间），所以所有结果中的最大值称为wi在Ti中的语义分数，表示为Ci。

    定义5：给定两个句子Ti、Tj的向量表示，Ti和Tj的集合T={w1、w2,....wn}，对T中的每一个词Wi，计算Wi在Ti中的语义分数Ci,T中每个分词的语义分数组成的一个向量称为Ti基于T的语义向量，表示为Si={C1,C2,...,Cn}。

           在该算法中，基于T分别计算Ti和Tj的语义向量Si、Sj，以计算Si作为说明，过程如下：

    1、对于T中的每一个词wi，如果wi 在Ti 中出现，则在语义向量Si中将wi 的语义分数Ci设为1。

    2、如果Ti中不包含wi，则计算wi 在 Ti 中的语义分数 Ci=a(a为预先设定的阈值 ， 无阈值设为0 ，本文中阈值为0.2 ) 。

        根据语义向量计算语义相似度方法如下图：

         词序相似度计算法方法如下：

    其中r1、r2 分别为T1、T2的词序向量，以T1为例，其计算方法如下：

    1、对于T中的每一个词wi，如果T1中包含该次，则r1中该次的取值为该词在T1中出现的词序。否则在T1中找出与wi最相似的词Wi。

    2、如果wi 和 wi 的相似度大于一个给定的阈值（实验取值为0.4），wi在r1中的取值设为wi在Ti中出现的词序。

    3、如果两种情况均为发生，则wi在r1中的取值设为null。 

    然而，根据语义向量计算语义相似度方法中，想到了之前看过的一篇博客，通过 余玄定理来实现，计算方法如下

//阈值
public static double YUZHI = 0.2 ;

/**
 * 返回百分比
 * @author: Administrator
 * @Date: 2015年1月22日
 * @param T1
 * @param T2
 * @return
 */
public static double getSimilarity(Vector<String> T1, Vector<String> T2) throws Exception {
	int size = 0 , size2 = 0 ;
    if ( T1 != null && ( size = T1.size() ) > 0 && T2 != null && ( size2 = T2.size() ) > 0 ) {
        
    	Map<String, double[]> T = new HashMap<String, double[]>();
        
        //T1和T2的并集T
    	String index = null ;
        for ( int i = 0 ; i < size ; i++ ) {
        	index = T1.get(i) ;
            if( index != null){
            	double[] c = T.get(index);
                c = new double[2];
                c[0] = 1;	//T1的语义分数Ci
                c[1] = YUZHI;//T2的语义分数Ci
                T.put( index, c );
            }
        }
 
        for ( int i = 0; i < size2 ; i++ ) {
        	index = T2.get(i) ;
        	if( index != null ){
        		double[] c = T.get( index );
        		if( c != null && c.length == 2 ){
        			c[1] = 1; //T2中也存在，T2的语义分数=1
                }else {
                    c = new double[2];
                    c[0] = YUZHI; //T1的语义分数Ci
                    c[1] = 1; //T2的语义分数Ci
                    T.put( index , c );
                }
            }
        }
            
        //开始计算，百分比
        Iterator<String> it = T.keySet().iterator();
        double s1 = 0 , s2 = 0, Ssum = 0;  //S1、S2
        while( it.hasNext() ){
        	double[] c = T.get( it.next() );
        	Ssum += c[0]*c[1];
        	s1 += c[0]*c[0];
        	s2 += c[1]*c[1];
        }
        //百分比
        return Ssum / Math.sqrt( s1*s2 );
    } else {
        throw new Exception("传入参数有问题！");
    }
}

测试结果：

str分词后：[这个, 中文分词, 可不可以, 用着, 方, 不, 方便]
str分词后：[这个, 中文分词, 比较方便, 用着, 方便, 还可以]
相似度：0.7595872466989299

代码地址： twosnail源码地址

原创作者： twosnail（两只蜗牛）