Java问题答案相似度排行案例

以下是一个简单的Java问题答案相似度排行的案例：

1. 数据准备

假设我们有一个Java问题的数据集，其中每个问题都有一个唯一的ID和一个答案文本。我们需要将答案文本进行预处理，包括分词、去除停用词、词形还原等操作，然后使用Word2Vec模型将每个单词表示为一个向量，最后将所有单词的向量平均来表示整个答案的向量。

2. 计算相似度

对于每个问题，我们可以计算它与其他问题的相似度，并将相似度进行排序，输出最相似的问题。

以下是一个简单的Java代码示例：

// 加载Word2Vec模型
Word2VecModel model = Word2VecModel.load("path/to/word2vec/model");

// 加载问题数据集
List<Question> questions = loadQuestions("path/to/questions");

for (Question q1 : questions) {
  Map<Question, Double> similarityMap = new HashMap<>();
  for (Question q2 : questions) {
    if (q1.getId() != q2.getId()) {
      double similarity = computeSimilarity(q1.getAnswer(), q2.getAnswer(), model);
      similarityMap.put(q2, similarity);
    }
  }
  List<Question> similarQuestions = getTopK(similarityMap, 10);
  System.out.println("Question " + q1.getId() + " is similar to:");
  for (Question q : similarQuestions) {
    System.out.println(q.getId() + " (similarity: " + similarityMap.get(q) + ")");
  }
}

// 计算答案相似度
private double computeSimilarity(String answer1, String answer2, Word2VecModel model) {
  // 将答案文本分词、去除停用词、词形还原等预处理操作
  // ...

  // 将每个单词表示为一个向量
  List<double[]> vectors1 = new ArrayList<>();
  for (String word : words1) {
    if (model.hasWord(word)) {
      vectors1.add(model.getWordVector(word));
    }
  }
  List<double[]> vectors2 = new ArrayList<>();
  for (String word : words2) {
    if (model.hasWord(word)) {
      vectors2.add(model.getWordVector(word));
    }
  }

  // 计算所有单词的向量平均来表示整个答案的向量
  double[] vector1 = vectors1.stream().mapToDouble(v -> v).toArray();
  double[] vector2 = vectors2.stream().mapToDouble(v -> v).toArray();

  // 计算余弦相似度
  double similarity = cosineSimilarity(vector1, vector2);

  return similarity;
}

// 获取相似度最高的前K个问题
private List<Question> getTopK(Map<Question, Double> similarityMap, int k) {
  List<Question> questions = new ArrayList<>(similarityMap.keySet());
  Collections.sort(questions, (q1, q2) -> Double.compare(similarityMap.get(q2), similarityMap.get(q1)));
  return questions.subList(0, k);
}

在上述代码中，我们首先加载了一个Word2Vec模型，然后加载了一个包含所有Java问题的数据集。对于每个问题，我们计算它与其他问题的相似度，并将相似度进行排序，输出相似度最高的前10个问题。

需要注意的是，上述代码仅为示例，实际应用中可能需要进行更多优化和改进，例如使用LSH等加速技术，或使用更复杂的预训练模型来提高准确性。