以下是相关算法思想和相关的代码. 设计过程
计算相似度的准各下作:
首先处理义原部分‘建分_一个读入流InputStreamReader的
对象，将n: \ Whole. txt中的内客按行读入到程序中的字符串
数组nbread中，这个文件中的内客为义原和所对应的层数:
InputStreamReader isread=new InputStreamReader(new I'ileInput-
Strea m(" a\Whole. txt")):
hufFeredReader bread=new hufFeredReader( isread):
接卜来是处理义原部分sub4中存放的内容即为各个义
原，之后获得分层数，劝int为分层数:
nbint[ n]=Intener. value0f( sub2[ n]).intValue():
从n: \ Glossary. dat中得到每个名词subob‘以及每个词
的义原submean得到各个义原放在数组stir 1中:
InputStreamReader isr=new InputStreamReader(new P'ileInput-
Stream ( " n\Glossary. dat")):
BufferedReader br=new BufferedReader( isr):
for( int ii= 0; ii< nbstrinn. lennth; ii++)
{
nbstrinn} ii}=br.readLine():
subnb} ;;}=nbstrinn} ii}.substrina(10).trim():
if(subab} ii}.startsWith(" N"))
{
subwhole} m}=nbstrinn} ii}:
submean} m}=subnb} ;;} .substrina( 5).trim():
subob} m}=subwhole} m}.substrina(0, 12).trim):
m+=1:
}
这样就可以得到义原数组然后将得到的义原数组放在
stint中.
接卜来是对所输入的两个词语的处理下作
将名词转换成unicode存放在g\out. txt中‘首先建}%_
IiyteToCharConverter的对象‘利用该对象的convertAll方法将
拆分成两个字竹的中文巾一字转换成、micode表示的一进制
然后以十六进制的形式输出就得到中文的、micode编码形
式:IiyteToCharConverter convey= IiyteToCharConverter. getConve-
rter(" Gh2312"):
I'ileWriter fileWriter=new I'ileWriter(" g\out. txt"):
byte」gbbytes= new bytes 2}:
for( int a= 0; a< 31823; a++)
{
gbbytes= subob} a}.gethytes(" Gh2312"):
char」c= convey. convertAll( gbbytes):
for( int b= 0; b< c. length; b++)
{
fileWriter. write( Integer. toIIexString( c} b})):
}
fileWriter. write("\n"):
}
fileWriter. close():
然后对输入的两个词语instr} 0}和instr} 1}进行处理‘得
到两个词语的义原数组:
InputStreamReader istt=new InputStreamReader( new I'ileIn-
putStream(" g\sty. txt")):
IiufferedReader btt=new hufferedReader(istt):
String」uniout= new String「 2」:
int.」「」uniint= new into 2}「lob:
for( int j= 0; j< 2; j++)
{
uniout} j}=btt. readLine():
for( int d= 0; d< unistr. length; d++)
{
iF( uniout} j}.equals( unistr} d}))
{
ttniint} j}=sting cl}:
}
}
在前文中处理得到的义原与层数的对应关系文件中查
找两个词语的义原数组所对应的层数关系按照对应的关系
赋子不同的参数后按照上文中的公式进行计算将结果存放
在双精度型变录sim中
while( IJverySim} simindex}!=0. 0)
{
for( int p1= 0; p1< simindex+ 1; p1++)
{
IJvery= IJvery* IJverySim} ply:
}
Sim} simindex}=betas simindex} * IJvery;
simindex+=1:
double SimRPSUIt= 0. 0:
for( int vx= 0; vx< simindex; vx++
{
SimRPSUIt= SimRPSUIt+ Sim} vx}
}
System. out. println("The Sim of two words is:”+SimResult):
}
希望各位同仁,给出实例相似度和其他如结构相似度的计算方法
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2007/11/16 11:31:00
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公布基于wordnet的相似度计算算法的原代码!!(3032字) － gzfxxy1978，2007年11月16日
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