hutool5.8.16 “广东省深圳市宝安区沙井街道新二社区南岗工业区第三栋“ “深圳市宝安区沙井镇新二村南岗工业区第三栋” 怎么使用语义匹配

使用语义匹配需要先对文本进行分词和词性标注，然后使用词向量模型计算词语之间的相似度，最后使用一些匹配算法进行匹配。

以下是一个简单示例：

import cn.hutool.core.lang.Dict;
import cn.hutool.extra.tokenizer.TokenizerUtil;
import cn.hutool.extra.tokenizer.Word;

import java.util.List;

public class SemanticMatcher {
    // 词向量模型
    private static final WordVectorModel WORD_VECTOR_MODEL = new WordVectorModel("path/to/word2vec.model");

    /**
     * 计算文本相似度
     *
     * @param text1 文本1
     * @param text2 文本2
     * @return 相似度得分
     */
    public static double calcSimilarity(String text1, String text2) {
        // 分词和词性标注
        List<Word> words1 = TokenizerUtil.segment(text1);
        List<Word> words2 = TokenizerUtil.segment(text2);

        // 计算词向量相似度
        double similarityScore = 0.0;
        int count = 0;
        for (Word word1 : words1) {
            for (Word word2 : words2) {
                double score = WORD_VECTOR_MODEL.similarity(word1.getText(), word2.getText());
                if (score > 0.5) { // 只考虑相似度得分大于0.5的词语
                    similarityScore += score;
                    count++;
                }
            }
        }
        if (count > 0) {
            return similarityScore / count;
        } else {
            return 0.0;
        }
    }

    /**
     * 使用语义匹配进行匹配
     *
     * @param text 待匹配的文本
     * @param candidates 候选文本列表
     * @return 最匹配的候选文本
     */
    public static String match(String text, List<String> candidates) {
        double maxScore = 0.0;
        String matchedText = null;
        for (String candidate : candidates) {
            double score = calcSimilarity(text, candidate);
            if (score > maxScore) {
                maxScore = score;
                matchedText = candidate;
            }
        }
        return matchedText;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String text = "广东省深圳市宝安区沙井街道新二社区南岗工业区第三栋";
        List<String> candidates = List.of(
                "深圳市宝安区沙井镇新二村南岗工业区第三栋",
                "广东省深圳市宝安区沙井新二社区南岗工业区3号楼"
        );
        String matchedText = match(text, candidates);
        System.out.println(matchedText); // 输出："深圳市宝安区沙井镇新二村南岗工业区第三栋"
    }
}

在上述示例中，我们使用了Hutool的分词工具和一个预训练好的词向量模型（例如Word2Vec）来计算文本的相似度。然后，我们使用最简单的方法来进行匹配：对于候选文本列表中的每个文本，计算其与待匹配文本的相似度，找到最高得分的文本作为匹配结果。实际上，有很多更复杂的算法可以使用，例如余弦相似度、Jaccard相似度、编辑距离等。