java學(xué)到哪才可以檢測(cè)兩個(gè)文本的相似度?

1、分別從開(kāi)始遍歷兩個(gè) 字符串?dāng)?shù)組，比較 相似（相同） 字符百分比。

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2、第一步：把每個(gè)網(wǎng)頁(yè)文本分詞，成為詞包（bag of words）。第三步：統(tǒng)計(jì)網(wǎng)頁(yè)（文檔）總數(shù)M。第三步：統(tǒng)計(jì)第一個(gè)網(wǎng)頁(yè)詞數(shù)N，計(jì)算第一個(gè)網(wǎng)頁(yè)第一個(gè)詞在該網(wǎng)頁(yè)中出現(xiàn)的次數(shù)n，再找出該詞在所有文檔中出現(xiàn)的次數(shù)m。

3、用算法中的求最大相似子字符串的方法LCS或許可以，它可以找到兩個(gè)字符串中最大相似的子字符串。

4、這個(gè)不是java的問(wèn)題吧，看看深度學(xué)習(xí)。基礎(chǔ)教學(xué)就有個(gè)是手寫文字的判斷。可以把樣板文字改成楷體，要機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)。最后輸入手寫文字，看命中率吧。

5、給你看看我的思路：把兩句話存在兩個(gè)String里，然后用一個(gè)int記String長(zhǎng)度，一個(gè)int記相同字的個(gè)數(shù)，最后把兩個(gè)int一除就出來(lái)了。當(dāng)然這個(gè)是最簡(jiǎn)單的，只能算相同長(zhǎng)度的兩句話。

6、什么是抄襲，一摸一樣的叫抄襲？現(xiàn)在人都不會(huì)這么傻吧，怎么也得改點(diǎn)。如果是完全相同，把2段代碼以流的形式讀進(jìn)來(lái)比較。

怎樣用python或者是java計(jì)算文本相似度

接下來(lái)，我們定義兩個(gè)字符串 `str1` 和 `str2`，并在 `jaccard_similarity` 函數(shù)中使用它們來(lái)計(jì)算它們之間的相似度。最后，我們將相似度打印到控制臺(tái)上。

第一步，計(jì)算所有評(píng)論的tf-idf 值。第二步，使用所有評(píng)論的tf-idf 值算出商品描述的tf-idf 值。第三步，計(jì)算每一個(gè)評(píng)論和商品描述之間的tf-idf 余弦相似度。

使用python-Levenshtein模塊 import Levenshtein 算法說(shuō)明 1). Levenshtein.hamming(str1， str2)計(jì)算漢明距離。要求str1和str2必須長(zhǎng)度一致。是描述兩個(gè)等長(zhǎng)字串之間對(duì)應(yīng) 位置上不同字符的個(gè)數(shù)。

linux + thread + progress 這樣子可以通過(guò)java調(diào)用linux命令 linux中有一個(gè)comm -12命令來(lái)實(shí)現(xiàn)比較兩個(gè)文件的共同數(shù)據(jù)， 生成一個(gè)新文本。

應(yīng)用2：計(jì)算文本相似度 明白了對(duì)于每個(gè)詞，如何計(jì)算它的TF-IDF值。那么計(jì)算文本相似度也輕而易舉。我們已經(jīng)計(jì)算了文章中每個(gè)詞的TF-IDF值，那么我們便可以將文章表征為詞的TF-IDF數(shù)值向量。

貌似給別的語(yǔ)言用的，可以先用c，c++引出功能，在做成python可調(diào)用的模塊。

如何計(jì)算多個(gè)文本的相似度java程序,利用向量

也可以利用knn分類器等分類方法判斷相似與否，用deeplearning的話：短文本：拿word2vec開(kāi)始，然后上面套CNN（如果n-gram更重要），或者LSTM做短文本的embedding，然后算兩個(gè)文檔在embeddingspace里的相似度。

然后得到了word2vec的詞向量后，可以通過(guò)簡(jiǎn)單加權(quán)/tag加權(quán)/tf-idf加權(quán)等方式得到文檔向量。這算是一種方法。當(dāng)然，加權(quán)之前一般應(yīng)該先干掉stop word，詞聚類處理一下。

首先考慮如何令“文檔1中的每個(gè)詞以不同權(quán)重匹配到另一個(gè)文檔的所有詞上”。如下圖，很簡(jiǎn)單，我們?cè)试S“部分匹配”就可以了。

linux + thread + progress 這樣子可以通過(guò)java調(diào)用linux命令 linux中有一個(gè)comm -12命令來(lái)實(shí)現(xiàn)比較兩個(gè)文件的共同數(shù)據(jù)， 生成一個(gè)新文本。

網(wǎng)站名稱：java代碼相似度工具 代碼相似度檢測(cè)工具
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