本项目采用Java语言开发，专注于高效准确地计算和比较两段文本之间的相似度，适用于内容去重、推荐系统等领域。
使用Java实现输出文本相似度的代码如下所示。该代码可以运行，并且会产生具体的数值结果。
假设我们有两段字符串需要计算它们之间的相似度：
```java
public class TextSimilarity {
public static void main(String[] args) {
String text1 = 这是一个示例句子;
String text2 = 这是另一个不同的句子;
double similarityScore = calculateSimilarity(text1, text2);
System.out.println(文本相似度分数: + similarityScore);
}
private static double calculateSimilarity(String str1, String str2) {
// 这里可以使用如Jaccard相似性、余弦相似性等方法来计算字符串之间的相似度
// 为了简化，这里假设已经有一个函数getNormalizedVector()返回归一化后的词向量
double[] vector1 = getNormalizedVector(str1);
double[] vector2 = getNormalizedVector(str2);
return cosineSimilarity(vector1, vector2);
}
private static double cosineSimilarity(double[] v1, double[] v2) {
// 计算余弦相似度
if (v1.length != v2.length)
throw new IllegalArgumentException(向量维度不匹配);
double dotProduct = 0.0;
double normA = 0.0;
double normB = 0.0;
for(int i=0;i
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本教程详细介绍了如何使用Python编程语言来计算余弦相似度，这是一种衡量文本间相似性的常用方法。通过向量空间模型将文档转换为数值形式，并利用NumPy库进行高效的数学运算，帮助读者掌握从数据预处理到代码实现的全过程。适合对自然语言处理感兴趣的初学者和进阶学习者参考。
余弦相似度算法是一种用于计算两个向量之间角度的 cosine 值的方法，该值可以用来衡量这些向量之间的相似性。在数据挖掘、推荐系统等领域中，这种算法被广泛应用于文本分析和信息检索等方面，以确定文档或词汇之间的语义关系。
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这段资料包含了一个用于检测Java本地作业之间相似度的系统的源代码。它可以帮助开发者或教育工作者识别出可能存在的抄袭行为。
Java本地作业查重系统能够对本地某一目录下所有Word文档和TXT文档进行两两之间的相似度计算。图片的相似度采用PHash算法，文字的相似度则结合使用Jaccard相似度和余弦相似度进行计算。
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文档相似度检测系统是一款智能软件工具，能够高效准确地识别和比较文本内容之间的相似性，广泛应用于学术、法律及企业等领域，有效防止抄袭行为。
整体框架参考牛客初级项目：使用Python 2.7、Flask Web 和 MySQL 实现。界面设计参照相关博客文章中的指导原则。
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本文提出了一种基于Siamese-LSTM架构的方法，专门用于提高中文句子间的相似度计算精度，为自然语言处理中的语义理解提供有效工具。
基于Siamese-LSTM的中文句子相似度计算环境搭建
操作系统：Ubuntu 16.04（64bit）
Anaconda版本：2-4.4.0（Python 2.7）
历史版本下载：
TensorFlow: 1.5.1
numpy: 1.14.3
gensim: 3.4.0 (nltk: 3.2.3)
jieba: 0.39
参考模型训练代码使用如下命令：# python train.py
评估模型性能时使用以下命令：# python eval.py
论文相关代码参考版本为 a61f07f6bef76665f8ba2df12f34b25380016613。
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本项目提供一系列用于检测文本相似度的Java工具类封装，采用多种算法实现高效、准确的文本比较功能。
终于完成了代码重构工作，采用了模板模式、策略模式以及建造者模式，并且遵循了单一职责原则。我编写了一个使用余弦定理和Simhash算法进行文本查重的程序，并计划用二叉排序树与平衡二叉树来优化查询效率。经过测试，在处理百万条数据时可以实现秒级响应速度。
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本项目提供了一套基于Java实现的文本相似度检测工具和示例代码，适用于计算文档或句子之间的相似性。
JAVA查重算法包括多种技术：HanLP相似度比较、二叉树及DFA算法实现、敏感词处理工具以及IKAnalyzer中文分词工具，并且能够通过分词进行敏感词过滤。这些方法可以计算海明距离、余弦相似性、莱文斯坦距离、Jaccard 相似度和Sorensen Dice相似度系数，同时提供了相关的调用样例。该算法适用于毕业论文查重以及文本或坐落地址的简单学术查重等场景。
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简介：本项目专注于利用Java技术进行文本相似度分析与比较，采用先进的自然语言处理方法和算法模型，旨在提高不同文档内容间的匹配效率与准确性。
使用Java调用HanLP分词器可以快速对比两个文本的相似度，并给出百分比结果（1=100%）。
5星
