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Java文本相似度检测代码及示例

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简介：
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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  • Java文本相似度检测代码及示例
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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。
     
  • C#文本相似度检测源码及说明
    优质
    本项目提供了一个用C#编写的文本相似度检测工具，包括核心算法实现和详细注释代码。文档中包含使用方法与示例，适用于开发者研究或实际应用。 本段落提供了一个基于C#的文本相似度检测源代码，并附带了算法解析和使用说明。
     
  • Java文本相似度检测工具类封装
    优质
    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。
     
  • 代码相似度检测工具
    优质
    代码相似度检测工具是一种用于识别和评估软件项目中源代码重复或相似部分的应用程序。它帮助开发者保证代码的独特性与质量，促进创新和合规开发。 一个代码相似度分析工具，结果准确度还不错，分享给有需要的人。
     
  • 文本相似度检测工具版本1.0
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    文本相似度检测工具版本1.0是一款旨在帮助用户识别和比较文档之间相似性的软件。它采用先进的算法对输入的文本进行分析，快速准确地计算出两篇或多篇文章之间的相似程度，适用于学术研究、版权保护及内容原创性验证等领域。 使用VS2005和C#语言，通过VSM向量空间模型算法实现对.txt、.doc、.html及.htm格式文本的相似度检测功能。
     
  • Java本地作业相似度检测系统源码.zip
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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。
     
  • 代码相似度检测的测试数据
    优质
    本研究聚焦于评估和优化代码相似度检测算法，通过构建多样化、覆盖广泛场景的测试数据集，以期提升相关工具在软件工程中的应用效果。 提供的代码相似度检测测试数据主要为Java代码，供参考使用。
     
  • 文档相似度检测SDK.zip
    优质
    文档相似度检测SDK是一款功能强大的软件开发工具包，它能够高效地识别和比较不同文本文件之间的相似程度，适用于学术论文、网站内容等多种场景下的原创性和抄袭检查。 查重算法SDK（JAVA版）可用于开发高校论文查重、企业合同查重、企业内部文档查重、学生作业查重、文本去重以及代码查重等功能。该资源免费提供，包含详细的SDK文档。
     
  • 利用C#进行文本相似度检测
    优质
    本项目旨在探索并实现使用C#编程语言进行高效的文本相似度分析方法，通过比较和评估多种算法模型来识别文本间的语义关联性。 这是一款基于C#的反作弊系统，采用了VSM空间向量模型来检测doc和txt文件之间的相似度，并在VS2005和SQL Server 2005环境中实现。
     
  • 代码相似性检测
    优质
    代码相似性检测是指利用软件工具和技术来识别不同源代码文件之间的相似度或抄袭情况的过程。这种方法有助于维护版权和促进原创性开发。 简单的代码相似度检测可以通过Java编写实现。算法步骤如下：S1：剔除程序中的所有注释、空行和空格；S2：删除程序中所有的变量名和函数名；S3：保留剩下的部分，主要是由关键字构成的字符串作为代码特征串；S4：使用Levenshtein Distance计算两个特征串之间的相似度。