余弦相似度查重重构 C语言

### C语言实现余弦相似度查重算法

为了实现在C语言中的余弦相似度查重功能，可以按照如下方式构建程序逻辑。该过程涉及文本预处理、词频统计以及最终的余弦相似度计算。

#### 文本预处理与分词
在进行任何类型的文本分析之前，必须先对输入文档执行必要的清理工作，比如去除标点符号和其他非字母字符，并将大写转换成小写字母以便统一处理标准。接着是对文本进行分词操作，即把连续字符串分割成为单独词语列表的形式[^1]。

#include <stdio.h>
#include <string.h>

void preprocess(char *text) {
    int i;
    for (i = 0; text[i]; ++i) {
        if (!isalpha(text[i])) { // 如果不是字母则替换为空格
            text[i] = ' ';
        } else {
            text[i] = tolower(text[i]); // 转换成小写
        }
    }
}

#### 构建词频向量
对于每一个经过预处理后的单词序列，创建一个映射表来记录各个不同词汇出现次数的信息。这一步骤的结果是一个稀疏矩阵形式的数据结构，在这里简化为简单的整型数组表示法。

#define MAX_WORDS 10000

int word_freq[MAX_WORDS];
char words[MAX_WORDS][50];

// ...省略初始化部分...

void build_word_vector(const char* sentence, int vector[]) {
    memset(vector, 0, sizeof(int)*MAX_WORDS);
    
    const char delimiter[] = " ";
    char *token;

    token = strtok((char*)sentence, delimiter);

    while( token != NULL ) {
        for(int j=0;j<MAX_WORDS && strcmp(words[j], "")!=0;++j){
            if(strcmp(token,words[j])==0){
                vector[j]++;
                break;
            }
        }
        token = strtok(NULL, delimiter);
    }
}

#### 计算余弦相似度
一旦获得了两个待比较对象对应的词频向量之后，就可以利用经典的余弦距离公式来进行匹配程度评估了。具体来说就是求解两者的内积除以其模长乘积得到夹角余弦值作为衡量指标[^2]。

double cosine_similarity(int vec_a[], int vec_b[]) {
    double dot_product = 0.0, norm_a = 0.0, norm_b = 0.0 ;
  
    for (size_t i = 0 ; i < MAX_WORDS ; ++i )
      dot_product += vec_a[i]*vec_b[i],
                    norm_a  += pow(vec_a[i], 2),
                    norm_b  += pow(vec_b[i], 2);
                    
    return dot_product / (sqrt(norm_a)*sqrt(norm_b));
}

上述代码片段展示了如何使用C语言编写基本框架下的余弦相似度检测工具。需要注意的是实际应用环境中可能还需要考虑更多细节优化问题，例如更高效的索引机制或是针对特定领域语料库调整参数设置等。