小編給大家分享一下如何利用HanLP計算中文詞語語義相似度,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!
目前創(chuàng)新互聯(lián)公司已為上千的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、網(wǎng)絡(luò)空間、網(wǎng)站托管、服務(wù)器托管、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計、錫林郭勒盟網(wǎng)站維護等服務(wù),公司將堅持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略,正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化,與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長,共同發(fā)展。在poem.xml中加入以下代碼
com.hankcs hanlp portable-1.3.3
但是在AndroidStudio中,沒有Maven,所以在build.gradle的dependencies中加入如下代碼
compile "com.hankcs:hanlp:portable-1.3.3"
在 IntelliJ IDEA中進入file -> project structure,在Libraries中添加jar包
更改hanlp.properties中的首行,指向data包所在的位置
將hanlp.properties放在out -> production -> name目錄下
import com.hankcs.hanlp.dictionary.CoreSynonymDictionary;
只需要以上語句便可以使用HanLP
//使用hanlp計算語義距離double[] numarray = new double[title_list.size()]; for (int i = 0; i < results.size(); i++) { for (int j = 0; j < title_list.size(); j++) { numarray[j] += CoreSynonymDictionary.similarity(results.get(i).name().toString(), title_list.get(j).toString()); } }
以上是“如何利用HanLP計算中文詞語語義相似度”這篇文章的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助,如果還想學(xué)習(xí)更多知識,歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道!