帮我续写这段代码，帮我实现一个较好的自定义评分import org.apache.lucene.search.similarities.TFIDFSimilarity; public class MySimilarity extends TFIDFSimilarity {

好的，根据您的要求，我可以帮您续写这段代码实现一个较好的自定义评分。以下是示例代码：

import org.apache.lucene.search.similarities.TFIDFSimilarity;

public class MySimilarity extends TFIDFSimilarity {

    @Override
    public float tf(float freq) {
        // 自定义词频计算公式
        return (float) Math.sqrt(freq);
    }

    @Override
    public float idf(long docFreq, long docCount) {
        // 自定义逆文档频率计算公式
        float denominator = (float) Math.log(1 + (docCount - docFreq + 0.5) / (docFreq + 0.5));
        return (float) (1 / denominator);
    }

    @Override
    public float lengthNorm(int numTerms) {
        // 自定义长度归一化公式
        return (float) (1 / Math.sqrt(numTerms));
    }

    @Override
    public float sloppyFreq(int distance) {
        // 默认实现（不做修改）
        return 1.0f / (distance + 1);
    }

    @Override
    public float scorePayload(int doc, int start, int end, BytesRef payload) {
        // 默认实现（不做修改）
        return 1.0f;
    }

    @Override
    public float computeNorm(FieldInvertState state) {
        // 默认实现（不做修改）
        return state.getBoost() * ((float) (1 / Math.sqrt(state.getLength())));
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "MySimilarity";
    }
}

在这个示例代码中，我们继承了Lucene库中的TFIDFSimilarity，并对其中的tf、idf和lengthNorm方法进行了自定义实现，以达到更好的评分效果。其中，tf方法使用了自定义的词频计算公式，idf方法使用了自定义的逆文档频率计算公式，lengthNorm方法使用了自定义的长度归一化公式。其他的方法则沿用了Lucene库中的默认实现，不做修改。

需要注意的是，自定义评分需要根据具体应用场景和需求进行选择和实现，以上示例仅供参考。