###Java分布式中文分词组件 - word分词
####word分词是一个Java实现的分布式的中文分词组件，提供了多种基于词典的分词算法，并利用ngram模型来消除歧义。能准确识别英文、数字，以及日期、时间等数量词，能识别人名、地名、组织机构名等未登录词。能通过自定义配置文件来改变组件行为，能自定义用户词库、自动检测词库变化、支持大规模分布式环境，能灵活指定多种分词算法，能使用refine功能灵活控制分词结果，还能使用词性标注、同义标注、反义标注、拼音标注等功能。同时还无缝和Lucene、Solr、ElasticSearch、Luke集成。注意：word1.3需要JDK1.8
###API在线文档：
###编译好的jar包下载（包含依赖）：
###Maven依赖：
在pom.xml中指定dependency，可用版本有1.0、1.1、1.2：
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apdplat</groupId>
<artifactId>word</artifactId>
<version>1.2</version>
</dependency>
</dependencies>
###分词使用方法：
####1、快速体验
运行项目根目录下的脚本demo-word.bat可以快速体验分词效果
用法: command [text] [input] [output]
命令command的可选值为：demo、text、file
demo
text 杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者
file d:/text.txt d:/word.txt
exit
####2、对文本进行分词
移除停用词：List<Word> words = WordSegmenter.seg("杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者");
保留停用词：List<Word> words = WordSegmenter.segWithStopWords("杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者");
System.out.println(words);
输出：
移除停用词：[杨尚川, apdplat, 应用级, 产品, 开发平台, 作者]
保留停用词：[杨尚川, 是, apdplat, 应用级, 产品, 开发平台, 的, 作者]
####3、对文件进行分词
String input = "d:/text.txt";
String output = "d:/word.txt";
移除停用词：WordSegmenter.seg(new File(input), new File(output));
保留停用词：WordSegmenter.segWithStopWords(new File(input), new File(output));
####4、自定义配置文件
默认配置文件为类路径下的word.conf，打包在word-x.x.jar中
自定义配置文件为类路径下的word.local.conf，需要用户自己提供
如果自定义配置和默认配置相同，自定义配置会覆盖默认配置
配置文件编码为UTF-8
####5、自定义用户词库
自定义用户词库为一个或多个文件夹或文件，可以使用绝对路径或相对路径
用户词库由多个词典文件组成，文件编码为UTF-8
词典文件的格式为文本文件，一行代表一个词
可以通过系统属性或配置文件的方式来指定路径，多个路径之间用逗号分隔开
类路径下的词典文件，需要在相对路径前加入前缀classpath:
指定方式有三种：
指定方式一，编程指定（高优先级）：
WordConfTools.set("dic.path", "classpath:dic.txt，d:/custom_dic");
DictionaryFactory.reload();//更改词典路径之后，重新加载词典
指定方式二，Java虚拟机启动参数（中优先级）：
java -Ddic.path=classpath:dic.txt，d:/custom_dic
指定方式三，配置文件指定（低优先级）：
使用类路径下的文件word.local.conf来指定配置信息
dic.path=classpath:dic.txt，d:/custom_dic
如未指定，则默认使用类路径下的dic.txt词典文件
####6、自定义停用词词库
使用方式和自定义用户词库类似，配置项为：
stopwords.path=classpath:stopwords.txt，d:/custom_stopwords_dic
####7、自动检测词库变化
可以自动检测自定义用户词库和自定义停用词词库的变化
包含类路径下的文件和文件夹、非类路径下的绝对路径和相对路径
如：
classpath:dic.txt，classpath:custom_dic_dir,
d:/dic_more.txt，d:/DIC_DIR，D:/DIC2_DIR，my_dic_dir，my_dic_file.txt
classpath:stopwords.txt，classpath:custom_stopwords_dic_dir，
d:/stopwords_more.txt，d:/STOPWORDS_DIR，d:/STOPWORDS2_DIR，stopwords_dir，remove.txt
####8、显式指定分词算法
对文本进行分词时，可显式指定特定的分词算法，如：
WordSegmenter.seg("APDPlat应用级产品开发平台", SegmentationAlgorithm.BidirectionalMaximumMatching);
SegmentationAlgorithm的可选类型为：
正向最大匹配算法：MaximumMatching
逆向最大匹配算法：ReverseMaximumMatching
正向最小匹配算法：MinimumMatching
逆向最小匹配算法：ReverseMinimumMatching
双向最大匹配算法：BidirectionalMaximumMatching
双向最小匹配算法：BidirectionalMinimumMatching
双向最大最小匹配算法：BidirectionalMaximumMinimumMatching
全切分算法：FullSegmentation
最少分词算法：MinimalWordCount
最大Ngram分值算法：MaxNgramScore
####9、分词效果评估
运行项目根目录下的脚本evaluation.bat可以对分词效果进行评估
评估采用的测试文本有253 3709行，共2837 4490个字符
评估结果位于target/evaluation目录下：
corpus-text.txt为分好词的人工标注文本，词之间以空格分隔
test-text.txt为测试文本，是把corpus-text.txt以标点符号分隔为多行的结果
standard-text.txt为测试文本对应的人工标注文本，作为分词是否正确的标准
result-text-***.txt，***为各种分词算法名称，这是word分词结果
perfect-result-***.txt，***为各种分词算法名称，这是分词结果和人工标注标准完全一致的文本
wrong-result-***.txt，***为各种分词算法名称，这是分词结果和人工标注标准不一致的文本
####10、分布式中文分词器
1、在自定义配置文件word.conf或word.local.conf中指定所有的配置项*.path使用HTTP资源，同时指定配置项redis.*
2、配置并启动提供HTTP资源的web服务器，将项目：https://github.com/ysc/word_web部署到tomcat
3、配置并启动redis服务器
####11、词性标注（1.3才有这个功能）
将分词结果作为输入参数，调用PartOfSpeechTagging类的process方法，词性保存在Word类的partOfSpeech字段中
如下所示：
List<Word> words = WordSegmenter.segWithStopWords("我爱中国");
System.out.println("未标注词性："+words);
//词性标注
PartOfSpeechTagging.process(words);
System.out.println("标注词性："+words);
输出内容：
未标注词性：[我, 爱, 中国]
标注词性：[我/r, 爱/v, 中国/ns]
####12、refine
我们看一个切分例子：
List<Word> words = WordSegmenter.segWithStopWords("我国工人阶级和广大劳动群众要更加紧密地团结在党中央周围");
System.out.println(words);
结果如下：
[我国, 工人阶级, 和, 广大, 劳动群众, 要, 更加, 紧密, 地, 团结, 在, 党中央, 周围]
假如我们想要的切分结果是：
[我国, 工人, 阶级, 和, 广大, 劳动, 群众, 要, 更加, 紧密, 地, 团结, 在, 党中央, 周围]
也就是要把“工人阶级”细分为“工人 阶级”，把“劳动群众”细分为“劳动 群众”，那么我们该怎么办呢？
我们可以通过在word.refine.path配置项指定的文件classpath:word_refine.txt中增加以下内容：
工人阶级=工人 阶级
劳动群众=劳动 群众
然后，我们对分词结果进行refine：
words = WordRefiner.refine(words);
System.out.println(words);
这样，就能达到我们想要的效果：
[我国, 工人, 阶级, 和, 广大, 劳动, 群众, 要, 更加, 紧密, 地, 团结, 在, 党中央, 周围]
我们再看一个切分例子：
List<Word> words = WordSegmenter.segWithStopWords("在实现“两个一百年”奋斗目标的伟大征程上再创新的业绩");
System.out.println(words);
结果如下：
[在, 实现, 两个, 一百年, 奋斗目标, 的, 伟大, 征程, 上, 再创, 新的, 业绩]
假如我们想要的切分结果是：
[在, 实现, 两个一百年, 奋斗目标, 的, 伟大征程, 上, 再创, 新的, 业绩]
也就是要把“两个 一百年”合并为“两个一百年”，把“伟大, 征程”合并为“伟大征程”，那么我们该怎么办呢？
我们可以通过在word.refine.path配置项指定的文件classpath:word_refine.txt中增加以下内容：
两个 一百年=两个一百年
伟大 征程=伟大征程
然后，我们对分词结果进行refine：
words = WordRefiner.refine(words);
System.out.println(words);
这样，就能达到我们想要的效果：
[在, 实现, 两个一百年, 奋斗目标, 的, 伟大征程, 上, 再创, 新的, 业绩]
####13、同义标注
List<Word> words = WordSegmenter.segWithStopWords("楚离陌千方百计为无情找回记忆");
System.out.println(words);
结果如下：
[楚离陌, 千方百计, 为, 无情, 找回, 记忆]
做同义标注：
SynonymTagging.process(words);
System.out.println(words);
结果如下：
[楚离陌, 千方百计[久有存心, 化尽心血, 想方设法, 费尽心机], 为, 无情, 找回, 记忆[影象]]
如果启用间接同义词：
SynonymTagging.process(words, false);
System.out.println(words);
结果如下：
[楚离陌, 千方百计[久有存心, 化尽心血, 想方设法, 费尽心机], 为, 无情, 找回, 记忆[影像, 影象]]
List<Word> words = WordSegmenter.segWithStopWords("手劲大的老人往往更长寿");
System.out.println(words);
结果如下：
[手劲, 大, 的, 老人, 往往, 更, 长寿]
做同义标注：
SynonymTagging.process(words);
System.out.println(words);
结果如下：
[手劲, 大, 的, 老人[白叟], 往往[常常, 每每, 经常], 更, 长寿[长命, 龟龄]]
如果启用间接同义词：
SynonymTagging.process(words, false);
System.out.println(words);
结果如下：
[手劲, 大, 的, 老人[白叟], 往往[一样平常, 一般, 凡是, 寻常, 常常, 常日, 平凡, 平居, 平常, 平日, 平时, 往常, 日常, 日常平凡, 时常, 普通, 每每, 泛泛, 素日, 经常, 通俗, 通常], 更, 长寿[长命, 龟龄]]
以词“千方百计”为例：
可以通过Word的getSynonym()方法获取同义词如：
System.out.println(word.getSynonym());
结果如下：
[久有存心, 化尽心血, 想方设法, 费尽心机]
注意：如果没有同义词，则getSynonym()返回空集合：Collections.emptyList()
间接同义词和直接同义词的区别如下：
假设：
A和B是同义词，A和C是同义词，B和D是同义词，C和E是同义词
则：
对于A来说，A B C是直接同义词
对于B来说，A B D是直接同义词
对于C来说，A C E是直接同义词
对于A B C来说，A B C D E是间接同义词
####14、反义标注
List<Word> words = WordSegmenter.segWithStopWords("5月初有哪些电影值得观看");
System.out.println(words);
结果如下：
[5, 月初, 有, 哪些, 电影, 值得, 观看]
做反义标注：
AntonymTagging.process(words);
System.out.println(words);
结果如下：
[5, 月初[月底, 月末, 月终], 有, 哪些, 电影, 值得, 观看]
List<Word> words = WordSegmenter.segWithStopWords("由于工作不到位、服务不完善导致顾客在用餐时发生不愉快的事情,餐厅方面应该向顾客作出真诚的道歉,而不是敷衍了事。");
System.out.println(words);
结果如下：
[由于, 工作, 不到位, 服务, 不完善, 导致, 顾客, 在, 用餐, 时, 发生, 不愉快, 的, 事情, 餐厅, 方面, 应该, 向, 顾客, 作出, 真诚, 的, 道歉, 而不是, 敷衍了事]
做反义标注：
AntonymTagging.process(words);
System.out.println(words);
结果如下：
[由于, 工作, 不到位, 服务, 不完善, 导致, 顾客, 在, 用餐, 时, 发生, 不愉快, 的, 事情, 餐厅, 方面, 应该, 向, 顾客, 作出, 真诚[糊弄, 虚伪, 虚假, 险诈], 的, 道歉, 而不是, 敷衍了事[一丝不苟, 兢兢业业, 尽心竭力, 竭尽全力, 精益求精, 诚心诚意]]
以词“月初”为例：
可以通过Word的getAntonym()方法获取反义词如：
System.out.println(word.getAntonym());
结果如下：
[月底, 月末, 月终]
注意：如果没有反义词，getAntonym()返回空集合：Collections.emptyList()
####15、拼音标注
List<Word> words = WordSegmenter.segWithStopWords("《速度与激情7》的中国内地票房自4月12日上映以来，在短短两周内突破20亿人民币");
System.out.println(words);
结果如下：
[速度, 与, 激情, 7, 的, 中国, 内地, 票房, 自, 4月, 12日, 上映, 以来, 在, 短短, 两周, 内, 突破, 20亿, 人民币]
执行拼音标注：
PinyinTagging.process(words);
System.out.println(words);
结果如下：
[速度 sd sudu, 与 y yu, 激情 jq jiqing, 7, 的 d de, 中国 zg zhongguo, 内地 nd neidi, 票房 pf piaofang, 自 z zi, 4月, 12日, 上映 sy shangying, 以来 yl yilai, 在 z zai, 短短 dd duanduan, 两周 lz liangzhou, 内 n nei, 突破 tp tupo, 20亿, 人民币 rmb renminbi]
以词“速度”为例：
可以通过Word的getFullPinYin()方法获取完整拼音如：sudu
可以通过Word的getAcronymPinYin()方法获取首字母缩略拼音如：sd
####16、Lucene插件：
1、构造一个word分析器ChineseWordAnalyzer
Analyzer analyzer = new ChineseWordAnalyzer();
如果需要使用特定的分词算法，可通过构造函数来指定：
Analyzer analyzer = new ChineseWordAnalyzer(SegmentationAlgorithm.FullSegmentation);
如不指定，默认使用双向最大匹配算法：SegmentationAlgorithm.BidirectionalMaximumMatching
可用的分词算法参见枚举类：SegmentationAlgorithm
2、利用word分析器切分文本
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("text", "杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者");
//准备消费
tokenStream.reset();
//开始消费
while(tokenStream.incrementToken()){
//词
CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class);
//词在文本中的起始位置
OffsetAttribute offsetAttribute = tokenStream.getAttribute(OffsetAttribute.class);
//第几个词
PositionIncrementAttribute positionIncrementAttribute = tokenStream.getAttribute(PositionIncrementAttribute.class);
//词性
PartOfSpeechAttribute partOfSpeechAttribute = tokenStream.getAttribute(PartOfSpeechAttribute.class);
//首字母缩略拼音
AcronymPinyinAttribute acronymPinyinAttribute = tokenStream.getAttribute(AcronymPinyinAttribute.class);
//完整拼音
FullPinyinAttribute fullPinyinAttribute = tokenStream.getAttribute(FullPinyinAttribute.class);
//同义词
SynonymAttribute synonymAttribute = tokenStream.getAttribute(SynonymAttribute.class);
//反义词
AntonymAttribute antonymAttribute = tokenStream.getAttribute(AntonymAttribute.class);
LOGGER.info(charTermAttribute.toString()+" ("+offsetAttribute.startOffset()+" - "+offsetAttribute.endOffset()+") "+positionIncrementAttribute.getPositionIncrement());
LOGGER.info("PartOfSpeech:"+partOfSpeechAttribute.toString());
LOGGER.info("AcronymPinyin:"+acronymPinyinAttribute.toString());
LOGGER.info("FullPinyin:"+fullPinyinAttribute.toString());
LOGGER.info("Synonym:"+synonymAttribute.toString());
LOGGER.info("Antonym:"+antonymAttribute.toString());
}
//消费完毕
tokenStream.close();
3、利用word分析器建立Lucene索引
Directory directory = new RAMDirectory();
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
4、利用word分析器查询Lucene索引
QueryParser queryParser = new QueryParser("text", analyzer);
Query query = queryParser.parse("text:杨尚川");
TopDocs docs = indexSearcher.search(query, Integer.MAX_VALUE);
####17、Solr插件：
1、下载word-1.3.jar
下载地址：http://search.maven.org/remotecontent?filepath=org/apdplat/word/1.3/word-1.3.jar
2、创建目录solr-5.1.0/example/solr/lib，将word-1.3.jar复制到lib目录
3、配置schema指定分词器
将solr-5.1.0/example/solr/collection1/conf/schema.xml文件中所有的
<tokenizer class="solr.WhitespaceTokenizerFactory"/>和
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>全部替换为
<tokenizer class="org.apdplat.word.solr.ChineseWordTokenizerFactory"/>
并移除所有的filter标签
4、如果需要使用特定的分词算法：
<tokenizer class="org.apdplat.word.solr.ChineseWordTokenizerFactory" segAlgorithm="ReverseMinimumMatching"/>
segAlgorithm可选值有：
正向最大匹配算法：MaximumMatching
逆向最大匹配算法：ReverseMaximumMatching
正向最小匹配算法：MinimumMatching
逆向最小匹配算法：ReverseMinimumMatching
双向最大匹配算法：BidirectionalMaximumMatching
双向最小匹配算法：BidirectionalMinimumMatching
双向最大最小匹配算法：BidirectionalMaximumMinimumMatching
全切分算法：FullSegmentation
最少分词算法：MinimalWordCount
最大Ngram分值算法：MaxNgramScore
如不指定，默认使用双向最大匹配算法：BidirectionalMaximumMatching
5、如果需要指定特定的配置文件：
<tokenizer class="org.apdplat.word.solr.ChineseWordTokenizerFactory" segAlgorithm="ReverseMinimumMatching"
conf="solr-5.1.0/example/solr/nutch/conf/word.local.conf"/>
word.local.conf文件中可配置的内容见 word-1.3.jar 中的word.conf文件
如不指定，使用默认配置文件，位于 word-1.3.jar 中的word.conf文件
####18、ElasticSearch插件：
1、打开命令行并切换到elasticsearch的bin目录
cd elasticsearch-1.5.1/bin
2、运行plugin脚本安装word分词插件：
./plugin -u http://apdplat.org/word/archive/v1.2.zip -i word
3、修改文件elasticsearch-1.5.1/config/elasticsearch.yml，新增如下配置：
index.analysis.analyzer.default.type : "word"
index.analysis.tokenizer.default.type : "word"
4、启动ElasticSearch测试效果，在Chrome浏览器中访问：
http://localhost:9200/_analyze?analyzer=word&text=杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者
5、自定义配置
修改配置文件elasticsearch-1.5.1/plugins/word/word.local.conf
6、指定分词算法
修改文件elasticsearch-1.5.1/config/elasticsearch.yml，新增如下配置：
index.analysis.analyzer.default.segAlgorithm : "ReverseMinimumMatching"
index.analysis.tokenizer.default.segAlgorithm : "ReverseMinimumMatching"
这里segAlgorithm可指定的值有：
正向最大匹配算法：MaximumMatching
逆向最大匹配算法：ReverseMaximumMatching
正向最小匹配算法：MinimumMatching
逆向最小匹配算法：ReverseMinimumMatching
双向最大匹配算法：BidirectionalMaximumMatching
双向最小匹配算法：BidirectionalMinimumMatching
双向最大最小匹配算法：BidirectionalMaximumMinimumMatching
全切分算法：FullSegmentation
最少分词算法：MinimalWordCount
最大Ngram分值算法：MaxNgramScore
如不指定，默认使用双向最大匹配算法：BidirectionalMaximumMatching
####19、Luke插件：
1、下载http://luke.googlecode.com/files/lukeall-4.0.0-ALPHA.jar（国内不能访问）
2、下载并解压Java中文分词组件word-1.0-bin.zip：http://pan.baidu.com/s/1dDziDFz
3、将解压后的 Java中文分词组件word-1.0-bin/word-1.0 文件夹里面的4个jar包解压到当前文件夹
用压缩解压工具如winrar打开lukeall-4.0.0-ALPHA.jar，将当前文件夹里面除了META-INF文件夹、.jar、
.bat、.html、word.local.conf文件外的其他所有文件拖到lukeall-4.0.0-ALPHA.jar里面
4、执行命令 java -jar lukeall-4.0.0-ALPHA.jar 启动luke，在Search选项卡的Analysis里面
就可以选择 org.apdplat.word.lucene.ChineseWordAnalyzer 分词器了
5、在Plugins选项卡的Available analyzers found on the current classpath里面也可以选择
org.apdplat.word.lucene.ChineseWordAnalyzer 分词器
注意：如果你要自己集成word分词器的其他版本，在项目根目录下运行mvn install编译项目，然后运行命令
mvn dependency:copy-dependencies复制依赖的jar包，接着在target/dependency/目录下就会有所有
的依赖jar包。其中target/dependency/slf4j-api-1.6.4.jar是word分词器使用的日志框架，
target/dependency/logback-classic-0.9.28.jar和
target/dependency/logback-core-0.9.28.jar是word分词器推荐使用的日志实现，日志实现的配置文件
路径位于target/classes/logback.xml，target/word-1.3.jar是word分词器的主jar包，如果需要
自定义词典，则需要修改分词器配置文件target/classes/word.conf
已经集成好的Luke插件下载（适用于lucene4.0.0） ：lukeall-4.0.0-ALPHA-with-word-1.0.jar
已经集成好的Luke插件下载（适用于lucene4.10.3）：lukeall-4.10.3-with-word-1.2.jar
####20、词向量：
从大规模语料中统计一个词的上下文相关词，并用这些上下文相关词组成的向量来表达这个词。
通过计算词向量的相似性，即可得到词的相似性。
相似性的假设是建立在如果两个词的上下文相关词越相似，那么这两个词就越相似这个前提下的。
通过运行项目根目录下的脚本demo-word-vector-corpus.bat来体验word项目自带语料库的效果
如果有自己的文本内容，可以使用脚本demo-word-vector-file.bat来对文本分词、建立词向量、计算相似性
####21、词频统计：
org.apdplat.word.WordFrequencyStatistics 提供了词频统计的功能
命令行脚本的调用方法如下：
将需要统计词频的文本写入文件：text.txt
chmod +x wfs.sh & wfs.sh -textFile=text.txt -statisticsResultFile=statistics-result.txt
程序运行结束后打开文件statistics-result.txt查看词频统计结果
在程序中的调用方法如下：
//词频统计设置
WordFrequencyStatistics wordFrequencyStatistics = new WordFrequencyStatistics();
wordFrequencyStatistics.setRemoveStopWord(false);
wordFrequencyStatistics.setResultPath("word-frequency-statistics.txt");
wordFrequencyStatistics.setSegmentationAlgorithm(SegmentationAlgorithm.MaxNgramScore);
//开始分词
wordFrequencyStatistics.seg("明天下雨，结合成分子，明天有关于分子和原子的课程，下雨了也要去听课");
//输出词频统计结果
wordFrequencyStatistics.dump();
//准备文件
Files.write(Paths.get("text-to-seg.txt"), Arrays.asList("word分词是一个Java实现的分布式中文分词组件，提供了多种基于词典的分词算法，并利用ngram模型来消除歧义。"));
//清除之前的统计结果
wordFrequencyStatistics.reset();
//对文件进行分词
wordFrequencyStatistics.seg(new File("text-to-seg.txt"), new File("text-seg-result.txt"));
//输出词频统计结果
wordFrequencyStatistics.dump("file-seg-statistics-result.txt");
第一句话的词频统计结果：
1、下雨 2
2、明天 2
3、分子 2
4、课程 1
5、听课 1
6、结合 1
7、原子 1
8、去 1
9、成 1
10、关于 1
11、和 1
12、也要 1
13、有 1
14、的 1
15、了 1
第二句话的词频统计结果：
1、分词 2
2、的 2
3、基于 1
4、word 1
5、组件 1
6、词典 1
7、ngram 1
8、多种 1
9、实现 1
10、并 1
11、利用 1
12、消除歧义 1
13、中文分词 1
14、算法 1
15、是 1
16、分布式 1
17、了 1
18、提供 1
19、模型 1
20、来 1
21、一个 1
22、Java 1
####22、文本相似度：
word分词提供了两种文本相似度计算方式：
方式一：余弦相似度，通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类：org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下：
String text1 = "我爱学习";
String text2 = "我爱读书";
String text3 = "他是黑客";
TextSimilarity textSimilarity = new CosineTextSimilarity();
double score1pk1 = textSimilarity.similarScore(text1, text1);
double score1pk2 = textSimilarity.similarScore(text1, text2);
double score1pk3 = textSimilarity.similarScore(text1, text3);
double score2pk2 = textSimilarity.similarScore(text2, text2);
double score2pk3 = textSimilarity.similarScore(text2, text3);
double score3pk3 = textSimilarity.similarScore(text3, text3);
System.out.println(text1+" 和 "+text1+" 的相似度分值："+score1pk1);
System.out.println(text1+" 和 "+text2+" 的相似度分值："+score1pk2);
System.out.println(text1+" 和 "+text3+" 的相似度分值："+score1pk3);
System.out.println(text2+" 和 "+text2+" 的相似度分值："+score2pk2);
System.out.println(text2+" 和 "+text3+" 的相似度分值："+score2pk3);
System.out.println(text3+" 和 "+text3+" 的相似度分值："+score3pk3);
运行结果如下：
我爱学习 和 我爱学习 的相似度分值：1.0
我爱学习 和 我爱读书 的相似度分值：0.4
我爱学习 和 他是黑客 的相似度分值：0.0
我爱读书 和 我爱读书 的相似度分值：1.0
我爱读书 和 他是黑客 的相似度分值：0.0
他是黑客 和 他是黑客 的相似度分值：1.0
方式二：简单共有词，通过计算两篇文档有多少个相同的词来评估他们的相似度
实现类：org.apdplat.word.analysis.SimpleTextSimilarity
用法如下：
String text1 = "我爱学习";
String text2 = "我爱读书";
String text3 = "他是黑客";
TextSimilarity textSimilarity = new SimpleTextSimilarity();
double score1pk1 = textSimilarity.similarScore(text1, text1);
double score1pk2 = textSimilarity.similarScore(text1, text2);
double score1pk3 = textSimilarity.similarScore(text1, text3);
double score2pk2 = textSimilarity.similarScore(text2, text2);
double score2pk3 = textSimilarity.similarScore(text2, text3);
double score3pk3 = textSimilarity.similarScore(text3, text3);
System.out.println(text1+" 和 "+text1+" 的相似度分值："+score1pk1);
System.out.println(text1+" 和 "+text2+" 的相似度分值："+score1pk2);
System.out.println(text1+" 和 "+text3+" 的相似度分值："+score1pk3);
System.out.println(text2+" 和 "+text2+" 的相似度分值："+score2pk2);
System.out.println(text2+" 和 "+text3+" 的相似度分值："+score2pk3);
System.out.println(text3+" 和 "+text3+" 的相似度分值："+score3pk3);
运行结果如下：
我爱学习 和 我爱学习 的相似度分值：1.0
我爱学习 和 我爱读书 的相似度分值：0.5
我爱学习 和 他是黑客 的相似度分值：0.0
我爱读书 和 我爱读书 的相似度分值：1.0
我爱读书 和 他是黑客 的相似度分值：0.0
他是黑客 和 他是黑客 的相似度分值：1.0
###分词算法效果评估：
1、word分词 最大Ngram分值算法：
分词速度：370.9714 字符/毫秒
行数完美率：66.55% 行数错误率：33.44% 总的行数：2533709 完美行数：1686210 错误行数：847499
字数完美率：60.94% 字数错误率：39.05% 总的字数：28374490 完美字数：17293964 错误字数：11080526
2、word分词 最少分词算法：
分词速度：330.1586 字符/毫秒
行数完美率：65.67% 行数错误率：34.32% 总的行数：2533709 完美行数：1663958 错误行数：869751
字数完美率：60.12% 字数错误率：39.87% 总的字数：28374490 完美字数：17059641 错误字数：11314849
3、word分词 全切分算法：
分词速度：62.960262 字符/毫秒
行数完美率：57.2% 行数错误率：42.79% 总的行数：2533709 完美行数：1449288 错误行数：1084421
字数完美率：47.95% 字数错误率：52.04% 总的字数：28374490 完美字数：13605742 错误字数：14768748
4、word分词 双向最大最小匹配算法：
分词速度：462.87158 字符/毫秒
行数完美率：53.06% 行数错误率：46.93% 总的行数：2533709 完美行数：1344624 错误行数：1189085
字数完美率：43.07% 字数错误率：56.92% 总的字数：28374490 完美字数：12221610 错误字数：16152880
5、word分词 双向最小匹配算法：
分词速度：967.68604 字符/毫秒
行数完美率：46.34% 行数错误率：53.65% 总的行数：2533709 完美行数：1174276 错误行数：1359433
字数完美率：36.07% 字数错误率：63.92% 总的字数：28374490 完美字数：10236574 错误字数：18137916
6、word分词 双向最大匹配算法：
分词速度：661.148 字符/毫秒
行数完美率：46.18% 行数错误率：53.81% 总的行数：2533709 完美行数：1170075 错误行数：1363634
字数完美率：35.65% 字数错误率：64.34% 总的字数：28374490 完美字数：10117122 错误字数：18257368
7、word分词 正向最大匹配算法：
分词速度：1567.1318 字符/毫秒
行数完美率：41.88% 行数错误率：58.11% 总的行数：2533709 完美行数：1061189 错误行数：1472520
字数完美率：31.35% 字数错误率：68.64% 总的字数：28374490 完美字数：8896173 错误字数：19478317
8、word分词 逆向最大匹配算法：
分词速度：1232.6017 字符/毫秒
行数完美率：41.69% 行数错误率：58.3% 总的行数：2533709 完美行数：1056515 错误行数：1477194
字数完美率：30.98% 字数错误率：69.01% 总的字数：28374490 完美字数：8792532 错误字数：19581958
9、word分词 逆向最小匹配算法：
分词速度：1936.9575 字符/毫秒
行数完美率：41.42% 行数错误率：58.57% 总的行数：2533709 完美行数：1049673 错误行数：1484036
字数完美率：31.34% 字数错误率：68.65% 总的字数：28374490 完美字数：8893622 错误字数：19480868
10、word分词 正向最小匹配算法：
分词速度：2228.9465 字符/毫秒
行数完美率：36.7% 行数错误率：63.29% 总的行数：2533709 完美行数：930069 错误行数：1603640
字数完美率：26.72% 字数错误率：73.27% 总的字数：28374490 完美字数：7583741 错误字数：20790749
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