每日一博｜superword 开源项目中的定义相似规则
两个词之间的关系有同义、反义、近义（有多近？）、相关（有多相关？）等等。 我们如何来判断两个词之间的关系呢？利用计算机能自动找出这种关系吗？当然可以，不仅能找出来，而且还能量化 出 有多近和有多相关。
本文描述了 superword 开源项目中的 定义相似规则 ，利用词的定义计算词和词之间的相似性。词的定义使用的是韦氏词典，同时也支持牛津词典。相似性算法使用的是 word分词 提供的10大相似性算法。
定义相似规则 主要包括以下6步：
1、获取要计算的词的定义：
String wordDefinition = MySQLUtils.getWordDefinition(word, WordLinker.Dictionary.WEBSTER.name());
2、获取分级词汇，分级词汇的具体定义见 这里 ：
Set<Word> words = (Set<Word>)application.getAttribute("words_"+request.getAttribute("words_type")); 3、获取分级词汇的定义，代码见 这里 ：
List<String> allWordDefinition = MySQLUtils.getAllWordDefinition(WordLinker.Dictionary.WEBSTER.name(), words);
4、从 word分词 提供的10大相似性算法中任选一个，同时指定使用 word分词 提供的针对纯英文的分词器：
TextSimilarity textSimilarity = new CosineTextSimilarity(); textSimilarity.setSegmentationAlgorithm(SegmentationAlgorithm.PureEnglish);
5、计算相似性，返回最相似的100个单词：
int count = 100; Hits result = textSimilarity.rank(wordDefinition, allWordDefinition, count);
6、输出计算结果：
StringBuilder temp = new StringBuilder(); int i=1; temp.append("<table border=/"1/">/n"); for(Hit hit : result.getHits()){ String[] attrs = hit.getText().split("_"); String w = attrs[0]; StringBuilder definition = new StringBuilder(attrs[1]); for(int j=2; j<attrs.length; j++){ definition.append(attrs[j]).append("_"); } temp.append("<tr>"); temp.append("<td> ").append(i++) .append(". </td><td> ") .append(WordLinker.toLink(w)) .append(" </td><td> ") .append(definition) .append(" </td><td> ") .append(hit.getScore()) .append("</td><td> ") .append("<a target=/"_blank/" href=/"definition-similar-rule.jsp?word=" + hit.getText() + "&count=" + count + "&words_type=" + request.getAttribute("words_type") + "/">相似</a>") .append(" </td>/n"); temp.append("</tr>/n"); } temp.append("</table>/n"); htmlFragment = temp.toString(); 计算效果如下图所示：
1、使用韦氏词典的定义
2、使用爱词霸的定义
3、使用有道词典的定义
在线使用地址
正文到此结束
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