1. 使用simhash計算文字相似度
2. 使用余弦相似度計算文字相似度
3. 使用編輯距離計算文字相似度
4. jaccard係數計算文字相似度
文字相似度計算常用於網頁去重以及nlp裡文字分析等場景。文字相似度，可以分為兩種，一種是字面相似度，另一種是語義相似度。本文記錄的是文字的字面相似度的計算及實現，語義相似度計算則需要海量資料去計算語義值，較為複雜。
最常用的且最簡單的兩種文字相似檢測方法：區域性敏感hash、余弦相似度
使用一種hash演算法，對你於相似的文字得到近似的hash值。lsh的實現方式有多種，常用的就是simhash。
計算出simhash值後，再計算hash值的漢明距離，即可得到文字的相似性。
漢明距離：
定義：兩個長度相同的字串對應位字元不同的個數兩個關鍵點：
這裡的長度相同並不是指輸入的字串長度相同，而是指經過計算後得到的hash字元的長度（一般固定為64位）。
1.1 使用漢明距離計算文字相似性步驟
主要的6個步驟為：分詞、hash、加權、合併、降維、計算漢明距離，前5個步驟本質上是simhash演算法的流程，思路很簡單易懂。
漢明距離為乙個整數，似乎不能很直觀的反應兩個文字的相似度（0 ~ 1），所以這裡通過實驗的方法找了條類似正態分佈的函式來將漢明距離轉化為乙個0~1之間的數來表示相似度，更直觀一些，方程如下：
1.2 使用漢明距離計算文字相似性舉例
待比較文字：
s1：今天天氣不錯！
s2：今天天氣真好！
00000111001101
1111110001010000010101111100111101110110111011
0011
10010111101100
0110110101010100110101111110110100100110011010
1011
共有16處不同，所以漢明距離為16，轉化為相似度位0.004799039154476354。可以看出不是很準確。
1.3 漢明距離計算相似性存在的問題
通過上邊的舉例也可以看出，兩個相似的句子：
s1：今天天氣不錯！
s2：今天天氣真好！
造成這種問題的原因是：利用區域性hash+漢明距離計算相似度時，只適用於長文字，對短文本的判別效果不是很好。
現在輸入兩個較長的文字進行測試：
以下兩個樣本摘自一段豆瓣對《愛情公寓5》的影評，其中樣本一和二是相似的，樣本三和
一、二是不相似的。
樣本一(s1)：
樣本二(s2)：
樣本三(s3)：
計算結果如下：
d(s1,s2)=0
d(s1,s3)=14
d(s2,s3)=14
結果還是比較準確的。
另外嘗試了其他文字量較大的樣本，識別準確率都不錯。因此基於simhash和漢明距離的文字相似性計算適用於文字較多的文字，對短文本的識別是很不準確的。
另外，由於任何hash函式都不可避免的存在衝突，所以，也會出現完全不相干的兩段文字計算的hash值相同，導致漢明距離很小而誤判為相似。
1.4 simhash關鍵**
@getter
static
class
wordterm
extends
term
@override
public string tostring()
}private
static string simhash
(string s)
else
}//加權hash
for(map.entry
wordtermentry : wordmap.
entryset()
)else
return frequency;})
.collect
(collectors.
tolist()
);int len =
64- collect.
size()
;for
(int i =
0; i < len; i++
) wordterm.weightedhash = collect;
}//生成64位simhash
stringbuilder sb =
newstringbuilder()
;for
(int i =
0; i <
64; i++
)//降維
if(sum >0)
else
}return sb.
tostring()
;}
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