Similarity

similarity, compute similarity score between text strings, Java written.

similarity，相似度计算工具包，可用于文本相似度计算、情感倾向分析等，Java编写。

similarity是由一系列算法组成的Java版相似度计算工具包，目标是传播自然语言处理中相似度计算方法。similarity具备工具实用、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。

Feature

similarity提供下列功能：

• 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
  • Gregor编辑距离法
  • 优化编辑距离法

• 段落相似度计算

  • 余弦相似度[推荐]
  • 编辑距离
  • 欧几里得距离
  • Jaccard相似性系数
  • Jaro距离
  • Jaro–Winkler距离
  • 曼哈顿距离
  • SimHash + 汉明距离
  • Sørensen–Dice系数

• 知网义原

  • 词语义原树

• 情感分析

  • 正面倾向程度
  • 负面倾向程度
  • 情感倾向性

• 近似词

  • word2vec

在提供丰富功能的同时，similarity内部模块坚持低耦合、模型坚持惰性加载、词典坚持明文发布，使用方便，帮助用户训练自己的语料。

Usage

引入Jar包

Maven

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

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

Gradle

gradle的引入：

使用示例

```java import org.xm.Similarity; import org.xm.tendency.word.HownetWordTendency;

public class demo { public static void main(String[] args) { double result = Similarity.cilinSimilarity("电动车", "自行车"); System.out.println(result);

    String word = "混蛋";
    HownetWordTendency hownetWordTendency = new HownetWordTendency();
    result = hownetWordTendency.getTendency(word);
    System.out.println(word + "  词语情感趋势值：" + result);
}

} ```

功能演示

1. 词语相似度计算

文本长度：词语粒度

推荐使用词林相似度：org.xm.Similarity.cilinSimilarity，是基于同义词词林的相似度计算方法

example: src/test/java/org.xm/WordSimilarityDemo.java ```java package org.xm;

public class WordSimilarityDemo {

public static void main(String[] args) {
    String word1 = "教师";
    String word2 = "教授";
    double cilinSimilarityResult = Similarity.cilinSimilarity(word1, word2);
    double pinyinSimilarityResult = Similarity.pinyinSimilarity(word1, word2);
    double conceptSimilarityResult = Similarity.conceptSimilarity(word1, word2);
    double charBasedSimilarityResult = Similarity.charBasedSimilarity(word1, word2);

    System.out.println(word1 + " vs " + word2 + " 词林相似度值：" + cilinSimilarityResult);
    System.out.println(word1 + " vs " + word2 + " 拼音相似度值：" + pinyinSimilarityResult);
    System.out.println(word1 + " vs " + word2 + " 概念相似度值：" + conceptSimilarityResult);
    System.out.println(word1 + " vs " + word2 + " 字面相似度值：" + charBasedSimilarityResult);
}

} ```

• result:

2. 短语相似度计算

文本长度：短语粒度

推荐使用短语相似度：org.xm.Similarity.phraseSimilarity，本质是通过两个短语具有的相同字符，和相同字符的位置计算其相似度的方法

example: src/test/java/org.xm/PhraseSimilarityDemo.java ```java public static void main(String[] args) { String phrase1 = "继续努力"; String phrase2 = "持续发展"; double result = Similarity.phraseSimilarity(phrase1, phrase2);

System.out.println(phrase1 + " vs " + phrase2 + " 短语相似度值：" + result);

} ```

• result:

3. 句子相似度计算

文本长度：句子粒度

推荐使用词形词序句子相似度：org.xm.similarity.morphoSimilarity，一种既考虑两个句子相同文本字面，也考虑相同文本出现的前后顺序的相似度方法

example: src/test/java/org.xm/SentenceSimilarityDemo.java

```java public static void main(String[] args) { String sentence1 = "中国人爱吃鱼"; String sentence2 = "湖北佬最喜吃鱼";

double morphoSimilarityResult = Similarity.morphoSimilarity(sentence1, sentence2);
double editDistanceResult = Similarity.editDistanceSimilarity(sentence1, sentence2);
double standEditDistanceResult = Similarity.standardEditDistanceSimilarity(sentence1,sentence2);
double gregeorEditDistanceResult = Similarity.gregorEditDistanceSimilarity(sentence1,sentence2);

System.out.println(sentence1 + " vs " + sentence2 + " 词形词序句子相似度值：" + morphoSimilarityResult);
System.out.println(sentence1 + " vs " + sentence2 + " 优化的编辑距离句子相似度值：" + editDistanceResult);
System.out.println(sentence1 + " vs " + sentence2 + " 标准编辑距离句子相似度值：" + standEditDistanceResult);
System.out.println(sentence1 + " vs " + sentence2 + " gregeor编辑距离句子相似度值：" + gregeorEditDistanceResult);

} ```

• result:

4. 段落文本相似度计算

文本长度：段落粒度（一段话，25字符 < length(text) < 500字符）

推荐使用词形词序句子相似度：org.xm.similarity.text.CosineSimilarity，一种考虑两个段落中相同的文本，经过切词，词频和词性权重加权，并用余弦计算相似度的方法

example: src/test/java/org.xm/similarity/text/CosineSimilarityTest.java

```java @Test public void getSimilarityScore() throws Exception { String text1 = "对于俄罗斯来说，最大的战果莫过于夺取乌克兰首都基辅，也就是现任总统泽连斯基和他政府的所在地。目前夺取基辅的战斗已经打响。"; String text2 = "迄今为止，俄罗斯的入侵似乎没有完全按计划成功执行——英国国防部情报部门表示，在乌克兰军队激烈抵抗下，俄罗斯军队已经损失数以百计的士兵。尽管如此，俄军在继续推进。"; TextSimilarity cosSimilarity = new CosineSimilarity(); double score1 = cosSimilarity.getSimilarity(text1, text2); System.out.println("cos相似度分值：" + score1);

    TextSimilarity editSimilarity = new EditDistanceSimilarity();
    double score2 = editSimilarity.getSimilarity(text1, text2);
    System.out.println("edit相似度分值：" + score2);
    }

```

• result: shell cos相似度分值：0.399143 edit相似度分值：0.0875

5. 基于义原树的情感分析

example: src/test/java/org/xm/tendency/word/HownetWordTendencyTest.java

java @Test public void getTendency() throws Exception { HownetWordTendency hownet = new HownetWordTendency(); String word = "美好"; double sim = hownet.getTendency(word); System.out.println(word + ":" + sim); System.out.println("混蛋:" + hownet.getTendency("混蛋")); } * result:

本例是基于义原树的词语粒度情感极性分析，关于文本情感分析有pytextclassifier，利用深度神经网络模型、SVM分类算法实现的效果更好。

6. 近义词推荐

example: src/test/java/org/xm/word2vec/Word2vecTest.java

```java @Test public void testHomoionym() throws Exception { List result = Word2vec.getHomoionym(RAWCORPUSSPLIT_MODEL, "武功", 10); System.out.println("武功 近似词：" + result); }

@Test public void testHomoionymName() throws Exception { String model = RAWCORPUSSPLIT_MODEL; List result = Word2vec.getHomoionym(model, "乔帮主", 10); System.out.println("乔帮主 近似词：" + result);

List<String> result2 = Word2vec.getHomoionym(model, "阿朱", 10);
System.out.println("阿朱 近似词：" + result2);

List<String> result3 = Word2vec.getHomoionym(model, "少林寺", 10);
System.out.println("少林寺 近似词：" + result3);

} ```

• 训练过程:

• result:

Word2vec词向量训练用的java版word2vec训练工具Word2VEC_java，训练语料是小说天龙八部，通过词向量实现得到近义词。 用户可以训练自定义语料，也可以用中文维基百科训练通用词向量。

Todo

文本相似性度量

• [x] 关键词匹配（TF-IDF、BM25）
• [x] 浅层语义匹配（WordEmbed隐语义模型，用word2vec或glove词向量直接累加构造的句向量）
• [x] 深度语义匹配模型（DSSM、CLSM、DeepMatch、MatchingFeatures、ARC-II、DeepMind见MatchZoo），BERT类语义匹配模型SentenceBERT、CoSENT见text2vec

Contact

• Issue(建议)：
• 邮件我：xuming: xuming624@qq.com
• 微信我： 加我微信号：xuming624, 备注：姓名-公司-NLP 进NLP交流群。

License

授权协议为 The Apache License 2.0，可免费用做商业用途。请在产品说明中附加similarity的链接和授权协议。

Contribute

项目代码还很粗糙，如果大家对代码有所改进，欢迎提交回本项目，在提交之前，注意以下两点：

• 在test添加相应的单元测试
• 运行所有单元测试，确保所有单测都是通过的

之后即可提交PR。

Reference

• [DSSM] Po-Sen Huang, et al., 2013, Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data
• [CLSM] Yelong Shen, et al, 2014, A Latent Semantic Model with Convolutional-Pooling Structure for Information Retrieval
• [DeepMatch] Zhengdong Lu & Hang Li, 2013, A Deep Architecture for Matching Short Texts
• [MatchingFeatures] Zongcheng Ji, et al., 2014, An Information Retrieval Approach to Short Text Conversation
• [ARC-II] Baotian Hu, et al., 2015, Convolutional Neural Network Architectures for Matching Natural Language Sentences
• [DeepMind] Aliaksei Severyn, et al., 2015, Learning to Rank Short Text Pairs with Convolutional Deep Neural Networks