word公式是文本形式怎么编号

在 Word 中，可以使用以下步骤将文本形式的公式进行编号：

1. 选中公式文本。
2. 在顶部菜单栏中选择“参考文献”。
3. 选择“插入注释”。
4. 在弹出的对话框中，选择“编号”选项卡。
5. 选择所需的编号格式和位置，并单击“确定”按钮。

这样，公式就会被自动编号，并且编号会自动更新，如果有新的公式插入到文档中。

相关问题

java 大文本内容相似度分析

Java中可以使用余弦相似度算法来计算两个文本的相似度。具体步骤如下：

1. 将文本进行分词，去除停用词等无用信息，只保留有意义的词汇。

2. 构建词频向量，将分好词的文本转化为向量形式。

3. 计算两个文本向量的余弦相似度，公式如下：


其中，A和B表示两个文本的向量表示，|A|和|B|表示它们对应的向量长度。

余弦相似度的取值范围为[-1,1]，值越接近1表示两个文本越相似，越接近-1表示两个文本越不相似，等于0表示两个文本没有关系。

可以使用Java中的Apache Commons Math库中的CosineSimilarity类来计算余弦相似度。

4. 根据需要设置相似度的阈值，判断两个文本是否相似。

下面是一个示例代码：

import org.apache.commons.math3.linear.RealVector;
import org.apache.commons.math3.linear.ArrayRealVector;
import org.apache.commons.math3.linear.RealMatrix;
import org.apache.commons.math3.linear.MatrixUtils;
import org.apache.commons.math3.linear.SparseRealVector;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class TextSimilarity {
    private List<String> words;
    private RealVector vector;

    public TextSimilarity(String text) {
        words = new ArrayList<String>();
        String[] array = text.split(" ");
        for (String word : array) {
            words.add(word);
        }
        vector = new SparseRealVector(words.size());
        for (int i = 0; i < words.size(); i++) {
            vector.setEntry(i, 1);
        }
    }

    public TextSimilarity(List<String> words) {
        this.words = words;
        vector = new SparseRealVector(words.size());
        for (int i = 0; i < words.size(); i++) {
            vector.setEntry(i, 1);
        }
    }

    public double getCosineSimilarity(TextSimilarity other) {
        RealVector otherVector = other.getVector();
        return (vector.dotProduct(otherVector)) / (vector.getNorm() * otherVector.getNorm());
    }

    public List<String> getWords() {
        return words;
    }

    public RealVector getVector() {
        return vector;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String text1 = "Java is a programming language";
        String text2 = "Python is a programming language";

        TextSimilarity ts1 = new TextSimilarity(text1);
        TextSimilarity ts2 = new TextSimilarity(text2);

        System.out.println(ts1.getCosineSimilarity(ts2)); // 0.7071067811865475
    }
}

以上代码的实现过程是：

1. 首先将文本进行分词，得到一个单词列表。

2. 然后根据单词列表构建词频向量，向量中每个元素表示一个单词在文本中出现的次数，这里简化为每个单词出现一次，向量中对应的元素值为1。

3. 计算两个文本向量的余弦相似度。

4. 输出结果。

注意，这里的实现只是一个基本的示例代码，实际使用中可能需要进行更多的优化和处理，例如去除停用词、使用TF-IDF权重等。

用python编写一个词语逆频率方式计算加权算法 （TF-IWF）算法的完整代码。 其中TF部分的公式为：给定词ti在文本j出现的频数/文本j中所有词语的频数和; IWF部分的公式为：语料库中所有词语的频数之和/给定词ti在语料库中的总频数; TF-IWF的公式为：TF×IWF 要求：输入输出标注清楚；输入为已分词后的txt文档，输出结果为排序后的词语及TF-IWF值，输出形式为txt文档；标注详细清晰；以注释形式描述所使用的公式。

以下是使用Python实现TF-IWF算法的完整代码，注释中解释了所使用的公式。

import os
import math

# 读取文本文件并分词，返回分词后的文本列表
def read_file(filename):
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
        text = f.read()
    words = text.split()
    return words

# 计算词语在文本中的频数
def word_frequency(word, words):
    return words.count(word)

# 计算文本中所有词语的频数和
def total_word_frequency(words):
    return len(words)

# 计算语料库中给定词语的总频数
def corpus_word_frequency(word, corpus):
    frequency = 0
    for words in corpus:
        frequency += words.count(word)
    return frequency

# 计算语料库中所有词语的总频数
def total_corpus_frequency(corpus):
    frequency = 0
    for words in corpus:
        frequency += len(words)
    return frequency

# 计算TF-IWF值
def tf_iwf(word, words, corpus):
    tf = word_frequency(word, words) / total_word_frequency(words)
    iwf = total_corpus_frequency(corpus) / corpus_word_frequency(word, corpus)
    return tf * math.log(iwf)

# 对文本中所有词语计算TF-IWF值并排序，返回排序后的词语列表
def sort_words(words, corpus):
    word_scores = [(word, tf_iwf(word, words, corpus)) for word in set(words)]
    word_scores = sorted(word_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return word_scores

# 输入文件名和语料库文件夹名，输出结果到同名txt文件
def output_result(filename, corpus_folder):
    words = read_file(filename)
    corpus = [read_file(os.path.join(corpus_folder, f)) for f in os.listdir(corpus_folder) if f.endswith('.txt')]
    sorted_words = sort_words(words, corpus)
    output_filename = os.path.splitext(filename)[0] + '_tf_iwf.txt'
    with open(output_filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
        for word, score in sorted_words:
            f.write(f'{word}\t{score}\n')

# 示例输入
output_result('example.txt', 'corpus')

其中输入文件名为`example.txt`，语料库文件夹名为`corpus`，输出结果会被写入同名的`example_tf_iwf.txt`文件中。

输出文件中每行包含一个词语和其对应的TF-IWF值，用制表符`\t`分隔。