这个比较文本用到的主要是余弦定理比较文本相似度,具体原理右转某度,主要适用场景是在考试系统中的简答题概述,可根据权重自动打分,感觉实用性蛮广的。

先说下思路:

  1. 文本分词,中文于英文不同,规范的英文每个都有空格自动分词,中文则是连成长串,我们只有一一比对每个词出现的频率做简单的比较,在这里使用到了SCWS的一个分词api接口http://www.ftphp.com/scws/api.php(仅支持POST,因为要模拟Http请求,所以请求时间也是根据具体环境而定,所以可以自己手写一些字典,本地分词要来的快)。但是用此接口分词过程中,标点符号不会被去掉,所以需要自己手动写方法去掉标点。
  2. 获取两个文本的去重复并集
  3. 比较每个词出现的频率
  4. 根据余弦定理计算权重

下面是具体的代码段(请求是在网上找的,原链接找不到了。。)

class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Console.Write(Sim("床前明月光,疑是地上霜", "床前明月光,疑是地上霜"));
}
public static double Sim(string txt1, string txt2)
{
List<string> sl1 = Segment(txt1);
List<string> sl2 = Segment(txt2);
//去重
List<string> sl = sl1.Union(sl2).ToList<string>();
//获取重复次数
List<int> arrA = new List<int>();
List<int> arrB = new List<int>(); foreach (var str in sl)
{
arrA.Add(sl1.Where(x => x == str).Count());
arrB.Add(sl2.Where(x => x == str).Count());
}
//计算商
double num = 0;
//被除数
double numA = 0;
double numB = 0;
for (int i = 0; i < sl.Count; i++)
{
num += arrA[i] * arrB[i];
numA += Math.Pow(arrA[i], 2);
numB += Math.Pow(arrB[i], 2);
}
double cos = num / (Math.Sqrt(numA)* Math.Sqrt(numB));
return cos;
}
public static List<string> Segment(string str)
{
List<string> sl = new List<string>();
try
{
string s = string.Empty;
System.Net.CookieContainer cookieContainer = new System.Net.CookieContainer();
// 将提交的字符串数据转换成字节数组
byte[] postData = System.Text.Encoding.ASCII.GetBytes("data=" + System.Web.HttpUtility.UrlEncode(str) + "&respond=json&charset=utf8&ignore=yes&duality=no&traditional=no&multi=0"); // 设置提交的相关参数
System.Net.HttpWebRequest request = System.Net.WebRequest.Create("http://www.ftphp.com/scws/api.php") as System.Net.HttpWebRequest;
request.Method = "POST";
request.KeepAlive = false;
request.ContentType = "application/x-www-form-urlencoded";
request.CookieContainer = cookieContainer;
request.ContentLength = postData.Length; // 提交请求数据
System.IO.Stream outputStream = request.GetRequestStream();
outputStream.Write(postData, 0, postData.Length);
outputStream.Close(); // 接收返回的页面
System.Net.HttpWebResponse response = request.GetResponse() as System.Net.HttpWebResponse;
System.IO.Stream responseStream = response.GetResponseStream();
System.IO.StreamReader reader = new System.IO.StreamReader(responseStream, System.Text.Encoding.GetEncoding("utf-8"));
string val = reader.ReadToEnd(); Newtonsoft.Json.Linq.JObject results = Newtonsoft.Json.Linq.JObject.Parse(val);
foreach (var item in results["words"].Children())
{
Newtonsoft.Json.Linq.JObject word = Newtonsoft.Json.Linq.JObject.Parse(item.ToString());
var sss = word["word"].ToString();
//判断是否为标点符
bool offom = false;
foreach (char t in sss)
{
if (t >= 0x4e00 && t <= 0x9fbb)
{
offom = true;
}
else
{
offom = false;
}
}
if (offom)
{
sl.Add(sss);
}
}
}
catch
{
} return sl;
}
}

  以上 感觉很多地方都可以优化,以后想到更好的再重新来一遍

C# 比较两文本相似度的更多相关文章

  1. NLP点滴——文本相似度

    [TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度 ...

  2. TF-IDF 文本相似度分析

    前阵子做了一些IT opreation analysis的research,从产线上取了一些J2EE server运行状态的数据(CPU,Menory...),打算通过训练JVM的数据来建立分类模型, ...

  3. 文本相似度算法——空间向量模型的余弦算法和TF-IDF

    1.信息检索中的重要发明TF-IDF TF-IDF是一种统计方法,TF-IDF的主要思想是,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分 ...

  4. 【机器学习】使用gensim 的 doc2vec 实现文本相似度检测

    环境 Python3, gensim,jieba,numpy ,pandas 原理:文章转成向量,然后在计算两个向量的余弦值. Gensim gensim是一个python的自然语言处理库,能够将文档 ...

  5. 文本离散表示(三):TF-IDF结合n-gram进行关键词提取和文本相似度分析

    这是文本离散表示的第二篇实战文章,要做的是运用TF-IDF算法结合n-gram,求几篇文档的TF-IDF矩阵,然后提取出各篇文档的关键词,并计算各篇文档之间的余弦距离,分析其相似度. TF-IDF与n ...

  6. 从0到1,了解NLP中的文本相似度

    本文由云+社区发表 作者:netkiddy 导语 AI在2018年应该是互联网界最火的名词,没有之一.时间来到了9102年,也是项目相关,涉及到了一些AI写作相关的功能,为客户生成一些素材文章.但是, ...

  7. NLP文本相似度

    NLP文本相似度 相似度 相似度度量:计算个体间相似程度 相似度值越小,距离越大,相似度值越大,距离越小 最常用--余弦相似度:​ 一个向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小 余 ...

  8. 【NLP】Python实例:基于文本相似度对申报项目进行查重设计

    Python实例:申报项目查重系统设计与实现 作者:白宁超 2017年5月18日17:51:37 摘要:关于查重系统很多人并不陌生,无论本科还是硕博毕业都不可避免涉及论文查重问题,这也对学术不正之风起 ...

  9. NLP文本相似度(TF-IDF)

    本篇博文是数据挖掘部分的首篇,思路主要是先聊聊相似度的理论部分,下一篇是代码实战.       我们在比较事物时,往往会用到“不同”,“一样”,“相似”等词语,这些词语背后都涉及到一个动作——双方的比 ...

随机推荐

  1. Excel导出采用mvc的ExcelResult继承遇到的问题

    ExcelResult继承:ViewResult(只支持excel版本2003及兼容2003的版本)通过视图模板生成excel /// <summary> /// ms-excel视图 / ...

  2. php动态获取网页图片路径~

    <?phpheader("Content-type:text/html;charset=utf-8"); 请求的url $url = 'http://dsc.taobaocd ...

  3. hadoop搭建笔记(一)

    环境:mac/linux hadoop版本:3.1.1 安装特性:非HA 准备: 1. jdk8以上 2. ssh 3. 下载hadoop安装包 配置文件,这里都只有简易配置: 1. core-sit ...

  4. time to set up Goals

    Function Goal Training for new guys, meanings who takes part of QA jobs  and make other QA members g ...

  5. HBase详解

    1.   hbase简介 1.1.  什么是hbase HBASE是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群. H ...

  6. python 学习笔记 4 ----> dive into python 3

    解析 列表解析.字典解析.集合解析 浏览本地文件系统的模块: 1 os 2 os.path 3 glob os模块:获取(和修改)本地目录.文件进程.环境变量等信息 os.path模块:包含了操作路径 ...

  7. 多功能版vue日历控件

    下载地址:https://pan.baidu.com/s/1nvpx0tB5cIvvqHuApz_MpQ 之前写了一个简单的vue日历控件:https://www.cnblogs.com/mrzhu/ ...

  8. java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/juli/logging/LogFactory的解决

    java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/juli/logging/LogFactory的解决          博客分类: 问题 ApacheJavaTo ...

  9. sql server中的varchar和Nvarchar有什么区别?

    很多开发者进行数据库设计的时候往往并没有太多的考虑char, varchar类型,有的是根本就没注意,因为存储价格变得越来越便宜了,忘记了最开始的一些基本设计理论和原则,这点让我想到了现在的年轻人,大 ...

  10. sass学习小记

    错误 在sass命令行编译中遇到了一个错误: error E:/前端2/css揭秘/CSS-study/css揭秘/css揭秘.scss (Line 29: Invalid GBK character ...