请用Java代码利用余弦相似度分析文本相似度

时间: 2024-03-31 13:21:19 浏览: 20
以下是使用Java代码计算余弦相似度的示例: import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class CosineSimilarity { public static void main(String[] args) { String text1 = "This is a sample text."; String text2 = "This is another sample text."; double similarity = calculateCosineSimilarity(text1, text2); System.out.println("The cosine similarity between the two texts is: " + similarity); } public static double calculateCosineSimilarity(String text1, String text2) { Map<String, Integer> wordFrequency1 = getWordFrequency(text1); Map<String, Integer> wordFrequency2 = getWordFrequency(text2); double dotProduct = calculateDotProduct(wordFrequency1, wordFrequency2); double magnitude1 = calculateMagnitude(wordFrequency1); double magnitude2 = calculateMagnitude(wordFrequency2); return dotProduct / (magnitude1 * magnitude2); } private static Map<String, Integer> getWordFrequency(String text) { Map<String, Integer> wordFrequency = new HashMap<>(); String[] words = text.split("\\s+"); for (String word : words) { word = word.toLowerCase(); if (wordFrequency.containsKey(word)) { wordFrequency.put(word, wordFrequency.get(word) + 1); } else { wordFrequency.put(word, 1); } } return wordFrequency; } private static double calculateDotProduct(Map<String, Integer> wordFrequency1, Map<String, Integer> wordFrequency2) { double dotProduct = 0; for (String word : wordFrequency1.keySet()) { if (wordFrequency2.containsKey(word)) { dotProduct += wordFrequency1.get(word) * wordFrequency2.get(word); } } return dotProduct; } private static double calculateMagnitude(Map<String, Integer> wordFrequency) { double magnitude = 0; for (int frequency : wordFrequency.values()) { magnitude += Math.pow(frequency, 2); } return Math.sqrt(magnitude); } } 在上面的代码中,我们首先定义了两个文本字符串。然后,我们使用calculateCosineSimilarity方法计算这两个字符串之间的余弦相似度。该方法接受两个字符串作为参数,并返回它们之间的余弦相似度。 在calculateCosineSimilarity方法中,我们首先使用getWordFrequency方法获取每个文本字符串中每个单词的出现次数。然后,我们使用calculateDotProduct方法计算两个文本字符串中所有共同出现的单词的乘积之和。接下来,我们使用calculateMagnitude方法计算每个文本字符串的向量大小。最后,我们将这些值带入余弦相似度公式中,并返回相似度。

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