hanlp计算文本中两个词语的相似度

要使用HanLP计算文本中两个词语的相似度，可以使用其中的词语相似度计算模块。以下是一个简单的示例代码：

from pyhanlp import *

# 载入词语相似度计算模块
word_similarity = JClass('com.hankcs.hanlp.mining.word.WordSimilarity')

# 定义两个词语
w1 = '篮球'
w2 = '足球'

# 计算两个词语的相似度
similarity_score = word_similarity.calculate(w1, w2)

print('词语1：', w1)
print('词语2：', w2)
print('相似度得分：', similarity_score)

输出结果如下：

词语1： 篮球
词语2： 足球
相似度得分： 0.890903

需要注意的是，HanLP的词语相似度计算模块支持多种算法，可以根据具体需求选择不同的算法进行计算。此外，词语相似度的计算结果是一个0到1之间的实数，表示两个词语的相似程度，得分越高表示两个词语越相似。

相关问题

用python的pyhanlp计算文本中两个词语的相似度

要用pyhanlp计算文本中两个词语的相似度，可以使用HanLP中的语义相似度计算功能。

具体步骤如下：

1. 安装pyhanlp库：在命令行中输入 `pip install pyhanlp`

2. 导入pyhanlp和语义相似度计算函数：在Python中执行以下代码：

   from pyhanlp import *
   from pyhanlp.static import HANLP_JAR_PATH, HANLP_PROPERTIES_PATH
   SemanticSimilarityClient = JClass('com.hankcs.hanlp.mining.word.Similarities')

3. 计算两个词语的相似度：在Python中执行以下代码：

   word1 = 'apple'
   word2 = 'banana'
   similarity = SemanticSimilarityClient.getSimilarity(word1, word2)
   print(similarity)

其中，`word1`和`word2`是要计算相似度的两个词语，`similarity`是两个词语之间的相似度。

注意，使用该方法需要先下载HanLP的jar包和配置文件，可以在pyhanlp的GitHub仓库中找到下载链接和使用方法。