我正在考虑在我的相似性程序中设置一个停用词,然后是一个词干分析器(针对搬运工1或2取决于最容易实现的)
我想知道,因为我从文件中读取我的文本作为整行并将它们保存为长字符串,所以如果我有两个字符串,那么
String one = "I decided buy something from the shop.";
String two = "Nevertheless I decidedly bought something from a shop.";
现在我收到了那些字符串
词干: 我可以直接在它上面使用stemmer algoritmen,将它保存为String,然后继续处理相似性,就像我在程序中实现stemmer之前一样,比如运行one.stem();之类的事情?
停止说话: 这是如何解决的? O.o 我只是用; one.replaceall(“我”,“”);或者是否有一些特定的方法用于此过程?我想继续使用字符串并获取字符串,然后在其上使用相似性算法来获得相似性。 Wiki没有说太多。
希望你能帮助我!谢谢。
编辑:这是一个与学校相关的项目,我正在写一篇关于不同算法之间相似性的论文,所以我不认为我可以使用lucene或其他为我工作的库。另外,在开始使用像Lucene和co这样的库之前,我想尝试理解它是如何工作的。希望这不是太麻烦^^
答案 0 :(得分:11)
如果您出于学术原因未执行此操作,则应考虑使用Lucene库。在任何一种情况下,它都可能有助于参考。它具有标记化,停止词过滤,词干和相似性的类。这是一个使用Lucene 3.0删除停用词并阻止输入字符串的简单示例:
public static String removeStopWordsAndStem(String input) throws IOException {
Set<String> stopWords = new HashSet<String>();
stopWords.add("a");
stopWords.add("I");
stopWords.add("the");
TokenStream tokenStream = new StandardTokenizer(
Version.LUCENE_30, new StringReader(input));
tokenStream = new StopFilter(true, tokenStream, stopWords);
tokenStream = new PorterStemFilter(tokenStream);
StringBuilder sb = new StringBuilder();
TermAttribute termAttr = tokenStream.getAttribute(TermAttribute.class);
while (tokenStream.incrementToken()) {
if (sb.length() > 0) {
sb.append(" ");
}
sb.append(termAttr.term());
}
return sb.toString();
}
如果你的字符串上使用了这个:
public static void main(String[] args) throws IOException {
String one = "I decided buy something from the shop.";
String two = "Nevertheless I decidedly bought something from a shop.";
System.out.println(removeStopWordsAndStem(one));
System.out.println(removeStopWordsAndStem(two));
}
产生此输出:
decid bui someth from shop
Nevertheless decidedli bought someth from shop
答案 1 :(得分:0)
是的,您可以包装任何词干分析器,以便您可以编写类似
的内容String stemmedString = stemmer.stemAndRemoveStopwords(inputString, stopWordList);
在内部,你的stemAndRemoveStopwords将
答案 2 :(得分:0)
您不必处理整个文本。只需将其拆分,应用您的禁用词过滤器和词干分析算法,然后使用StringBuilder
再次构建字符串:
StrinBuilder builder = new StringBuilder(text.length());
String[] words = text.split("\\s+");
for (String word : words) {
if (stopwordFilter.check(word)) { // Apply stopword filter.
word = stemmer.stem(word); // Apply stemming algorithm.
builder.append(word);
}
}
text = builder.toString();