转载自: https://blog.csdn.net/JavaReact/article/details/82144732 算法简介: Levenshtein Distance,又称编辑距离,指的是两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数. 许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的,故又叫Levenshtein Distance.   /**   * 比较两个字符串的相识度   * 核

分享一篇hanlp分词工具使用的小案例,即利用hanlp分词工具分析两个中文语句的相似度的案例.供大家一起学习参考! 在做考试系统需求时,后台题库系统提供录入题目的功能.在录入题目的时候,由于题目来源广泛,且参与录入题目的人有多位,因此容易出现录入重复题目的情况.所以需要实现语句相似度分析功能,从而筛选出重复的题目并人工处理之. 下面介绍如何使用Java实现上述想法,完成语句相似度分析: 1.使用HanLP完成分词: 首先,添加HanLP的依赖:(jsoup是为了处理题干中的html标签,去除h

我们在做数据系统的时候,经常会用到模糊搜索,但是,数据库提供的模糊搜索并不具备按照相关度进行排序的功能. 现在提供一个比较两个字符串相似度的方法. 通过计算出两个字符串的相似度,就可以通过Linq在内存中对数据进行排序和筛选,选出和目标字符串最相似的一个结果. 本次所用到的相似度计算公式是 相似度=Kq*q/(Kq*q+Kr*r+Ks*s) (Kq > , Kr>=,Ka>=) 其中,q是字符串1和字符串2中都存在的单词的总数,s是字符串1中存在,字符串2中不存在的单词总数,r是字符串2

敏感词.文字过滤是一个网站必不可少的功能,如何设计一个好的.高效的过滤算法是非常有必要的.前段时间我一个朋友(马上毕业,接触编程不久)要我帮他看一个文字过滤的东西,它说检索效率非常慢.我把它程序拿过来一看,整个过程如下:读取敏感词库.如果HashSet集合中,获取页面上传文字,然后进行匹配.我就想这个过程肯定是非常慢的.对于他这个没有接触的人来说我想也只能想到这个,更高级点就是正则表达式.但是非常遗憾,这两种方法都是不可行的.当然,在我意识里没有我也没有认知到那个算法可以解决问题,但是Googl

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这是我的第一条博文,在敲这些文字的时候我已经是一名大四的"老者".说自己"老者"确实如此,因为以前每当这个时候大一新学妹有上架了,哈哈,每当这个时候我们就想了很多词来形容学妹:嫩,黑,粉(哈哈,这个你懂的):还记得大一大二我和室友常常对妹子实行打分制,而我的偏好就是眼睛妹,遇到戴眼镜的总要加分,因为在我还是一名吊丝的初一,在火车下我看见一个妹子坐在窗前一头飘逸的秀发,戴着一副粉红的眼镜,顿时吊丝就爱上了女神,这也影响了我一辈子的审美.谁说不是呢,也许你现在认为是你最

原文地址:http://www.2cto.com/kf/201202/121170.html 我们在做数据系统的时候,经常会用到模糊搜索,但是,数据库提供的模糊搜索并不具备按照相关度进行排序的功能. 现在提供一个比较两个字符串相似度的方法.通过计算出两个字符串的相似度,就可以通过Linq在内存中对数据进行排序和筛选,选出和目标字符串最相似的一个结果. 本次所用到的相似度计算公式是 相似度=Kq*q/(Kq*q+Kr*r+Ks*s) (Kq > 0 , Kr>=0,Ka>=0)其中,q是字

敏感词.文字过滤是一个网站必不可少的功能,如何设计一个好的.高效的过滤算法是非常有必要的.前段时间我一个朋友(马上毕业,接触编程不久)要我帮他看一个文字过滤的东西,它说检索效率非常慢.我把它程序拿过来一看,整个过程如下:读取敏感词库.如果HashSet集合中,获取页面上传文字,然后进行匹配.我就想这个过程肯定是非常慢的.对于他这个没有接触的人来说我想也只能想到这个,更高级点就是正则表达式.但是非常遗憾,这两种方法都是不可行的.当然,在我意识里没有我也没有认知到那个算法可以解决问题,但是Googl

一.词项相似度 elasticsearch支持拼写纠错,其建议词的获取就需要进行词项相似度的计算:今天我们来通过不同的距离算法来学习一下词项相似度算法: 二.数据准备 计算词项相似度,就需要首先将词项向量化:我们可以使用以下两种方法 字符向量化,其将每个字符映射为一个唯一的数字,我们可以直接使用字符编码即可: import numpy as np def vectorize_words(words): lower_words = [word.lower() for word in words]

//LD最短编辑路径算法 public static int LevenshteinDistance(string source, string target) { int cell = source.Length; int row = target.Length; if (cell == 0) { return row; } if (row == 0) { return cell; } int[, ] matrix = new int[row + 1, cell + 1]; for (var

利用编辑距离(Edit Distance)计算两个字符串的相似度 编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符.一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k→s)        sittin (e→i)        sitting (→g) 俄罗斯科学家Vladimir Le

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. 官网: https://code.google.com/archive/p/ik-analyzer/ 本用例借助 IKAnalyzer 进行分词,通过遍历分词集合进行敏感词过滤. 使用前需对敏感词库进行初始化: SensitiveWordUtil.init(sensitiveWordSet); 1.pom.xml 引入maven依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/

Java实现DFA算法进行敏感词过滤 封装工具类如下: 使用前需对敏感词库进行初始化: SensitiveWordUtil.init(sensitiveWordSet); package cn.swfilter.util; import java.util.*; /** * 敏感词处理工具 - DFA算法实现 * * @author sam * @since 2017/9/4 */ public class SensitiveWordUtil { /** * 敏感词匹配规则 */ public

java两种同步机制的实现 synchronized和reentrantlock 双11加保障过去一周,趁现在有空,写一点硬货,因为在进入阿里之后工作域的原因之前很多java知识点很少用,所以记录一下,以后忘了也还可以看一下,以及对多线程同步不擅长的同学也可以参考.    我们知道,java是一种高级语言,java运行在jvm中,java编译器会把我们程序猿写的java代码编译成.class文件,这个.class对于jvm就是相当于汇编对于操作系统(jvm也有类似操作系统一样的指令集),当jvm

1. 目的 将javac和java两个命令集成到UltraEdit工具栏,以方便在UltraEdit中编辑简单的java文件后,能够直接进行编译,运行. 2. 环境 UrtalEdit版本18.20: Java版本JDK1.6.JDK1.7: 环境变量中已经配置好PATH指向javac,java程序目录. 3. 步骤 3.1 增加“编译Java”菜单 UltraEdit中,单击菜单“高级”->“工具配置”.在出现的窗口中进行如下操作:单击”插入“按钮,在当前窗口的“命令”标签中,输入下面内容:1

编写Spark的WordCount程序并提交到集群运行[含scala和java两个版本] 1. 开发环境 Jdk 1.7.0_72 Maven 3.2.1 Scala 2.10.6 Spark 1.6.2 Hadoop 2.6.4 IntelliJ IDEA 2016.1.1 2. 创建项目1) 新建Maven项目 2) 在pom文件中导入依赖pom.xml文件内容如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> &l

Java 两个整数相除保留两位小数,将小数转化为百分数 源于:http://blog.sina.com.cn/s/blog_624d755d0101cvuq.html 后来学习了:http://blog.csdn.net/wangchangshuai0010/article/details/8577982

Newbe.Claptrap 框架中为什么用 Claptrap 和 Minion 两个词?最近整理了一下项目的术语表.今天就谈谈为什么起了 Claptrap 和 Minion 两个名字. Claptrap 简单来说 Claptrap = Actor + 事件溯源 Claptrap 是本框架定义的一种特殊 Actor.除了上文中提到 Actor 两种特性之外,Claptrap 还被定义为具有以下特性: 状态由事件进行控制.Actor 的状态在 Actor 内部进行维护.Claptrap 同样也是如

我们再工作中可能会遇到需要判断两个字符串有多少相似度的情况(比如抓取页面内容存入数据库,如果相似度大于70%则判定为同一片文章,则不录入数据库) 那这个时候,我们应该怎么判断呢? 不要着急,python自带的difflib库就可以帮助我们解决这个问题. 首先,difflib是python自带的,所以不需要安装,直接引用即可. 活不多少,直接上代码 代码如下: import difflib #判断相似度的方法,用到了difflib库 def get_equal_rate_1(str1, str2)

package com.company; import org.opencv.core.*; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier; import java.util.Arrays; public class FaceCompareMain { //初始化人脸探测器 static CascadeC