NLP 中文形近字相似度算法开源实现

NLP 中文形近字相似度算法开源实现 项目简介

nlp-hanzi-similar 为汉字提供相似性的计算。

创作目的

有一个小伙伴说自己在做语言认知科学方向的课题研究，看了我以前写的 NLP 中文形近字相似度计算思路

就想问下有没有源码或者相关资料。

国内对于文本的相似度计算，开源的工具是比较丰富的。

但是对于两个汉字之间的相似度计算，国内基本一片空白。国内的参考的资料少的可怜，国外相关文档也是如此。

于是将以前写的相似度算法整理开源，希望能帮到这位小伙伴。

本项目旨在抛砖引玉，实现一个基本的相似度计算工具，为汉字 NLP 贡献一点绵薄之力。

特性

• fluent 方法，一行代码搞定一切

• 高度自定义，允许用户定义自己的实现

• 词库自定义，适应各种应用场景

• 丰富的实现策略

默认实现了基于 四角编码+拼音+汉字结构+汉字偏旁+笔画数 的相似度比较。

变更日志

变更日志

快速开始 需要

jdk1.7+

maven 3.x+

maven 引入

    com.github.houbb
    nlp-hanzi-similar
    1.0.0

快速开始 基本用法

HanziSimilarHelper.similar 获取两个汉字的相似度。

double rate1 = HanziSimilarHelper.similar('末', '未');

结果为：

0.9629629629629629

自定义权重

默认是根据 四角编码+拼音+汉字结构+汉字偏旁+笔画数 进行相似度比较。

如果默认的系统权重无法满足你的需求，你可以通过自定义权重调整：

double rate = HanziSimilarBs.newInstance()
                .jiegouRate(10)
                .sijiaoRate(8)
                .bushouRate(6)
                .bihuashuRate(2)
                .pinyinRate(1)
                .similar('末', '未');

自定义相似度

有些情况下，系统的计算是无法满足的。

用户可以在根目录下 hanzi_similar_define.txt 进行自定义。

入人 0.9
人入 0.9

这样在计算 人 和 入 的相似度时，会优先以用户自定义的为准。

double rate = HanziSimilarHelper.similar('人', '入');

此时的结果为用户自定义的值。

引导类 说明

为了便于用户自定义，HanziSimilarBs 支持用户进行自定义配。

HanziSimilarBs 中允许自定义的配置列表如下：

序号属性说明1bihuashuRate笔画数权重2bihuashuData笔画数数据3bihuashuSimilar笔画数相似度策略4jiegouRate结构权重5jiegouData结构数据6jiegouSimilar结构相似度策略7bushouRate部首权重8bushouData部首数据9bushouSimilar部首相似度策略10sijiaoRate四角编码权重12sijiaoData四角编码数据13sijiaoSimilar四角编码相似度策略14pinyinRate拼音权重15pinyinData拼音数据16pinyinSimilar拼音相似度策略17hanziSimilar汉字相似度核心策略18userDefineData用户自定义数据

所有的配置都可以基于接口，用户进行自定义。

快速体验 说明

如果 java 语言不是你的主要开发语言，你可以通过下面的 exe 文件快速体验一下。

下载地址

https://github.com/houbb/nlp-hanzi-similar/releases/download/exe/hanzi-similar.zip

下载后直接解压得到 hanzi-similar.exe 免安装的可执行文件。

执行效果

界面是使用 java swing 实现的，所以美观什么的，已经完全放弃治疗 T_T。

使用 exe4j 打包。

字符一输入一个汉字，字符二输入另一个汉字，点击计算，则可以获取对应的相似度。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Co86EgTm-1637587412203)(similar-execute.png)]

字典的弊端

这个项目开源，是因为有一位小伙伴有相关的需求，但是他不懂 java。

一开始想把项目设计成为字典的形式，两个字对应一个相似度。

但是有一个问题，2W 汉字，和 2W 汉字的相似度字典，数量已经是近亿的数据量。

空间复杂度过高，同时会导致时间复杂度问题。

所以目前采用的是实时计算，有时间做一下其他语言的迁移 

实现原理 实现思路

不同于文本相似度，汉字相似度的单位是汉字。

所以相似度是对于汉字的拆解，比如笔画，拼音，部首，结构等。

推荐阅读：

NLP 中文形近字相似度计算思路

计算思路描述了实现的原理，但是小伙伴反应不会实现，于是才有了本项目。

核心代码

核心实现如下，就是各种相似度，进行加权计算。

@Override
public double similar(final IHanziSimilarContext context) {
    final String charOne = context.charOne();
    final String charTwo = context.charTwo();

    //1. 是否相同
    if(charOne.equals(charTwo)) {
        return 1.0;
    }

    //2. 是否用户自定义
    Map defineMap = context.userDefineData().dataMap();
    String defineKey = charOne+charTwo;
    if(defineMap.containsKey(defineKey)) {
        return defineMap.get(defineKey);
    }

    //3. 通过权重计算获取
    //3.1 四角编码
    IHanziSimilar sijiaoSimilar = context.sijiaoSimilar();
    double sijiaoScore = sijiaoSimilar.similar(context);

    //3.2 结构
    IHanziSimilar jiegouSimilar = context.jiegouSimilar();
    double jiegouScore = jiegouSimilar.similar(context);

    //3.3 部首
    IHanziSimilar bushouSimilar = context.bushouSimilar();
    double bushouScore = bushouSimilar.similar(context);

    //3.4 笔画
    IHanziSimilar biahuashuSimilar = context.bihuashuSimilar();
    double bihuashuScore = biahuashuSimilar.similar(context);

    //3.5 拼音
    IHanziSimilar pinyinSimilar = context.pinyinSimilar();
    double pinyinScore = pinyinSimilar.similar(context);

    //4. 计算总分
    double totalScore = sijiaoScore + jiegouScore + bushouScore + bihuashuScore + pinyinScore;
    //4.1 避免浮点数比较问题
    if(totalScore <= 0) {
        return 0;
    }

    //4.2 正则化
    double limitScore = context.sijiaoRate() + context.jiegouRate()
            + context.bushouRate() + context.bihuashuRate() + context.pinyinRate();

    return totalScore / limitScore;
}

具体的细节，如果感兴趣，可以自行阅读源码。

开源地址

为了便于大家的学习和使用，本项目已开源。

开源地址：

https://github.com/houbb/nlp-hanzi-similar

欢迎大家，fork&star 鼓励一下老马~

算法的优缺点 优点

为数不多的几篇 paper 是从汉字的结构入手的。

本算法引入了四角编码+结构+部首+笔画+拼音的方式，使其更加符合国内的使用直觉。

缺点

部首这部分因为当时数据问题，实际上是有缺憾的。

后续准备引入拆字字典，对汉字的所有组成部分进行对比，而不是目前一个简单的部首。

后期 Road-MAP

• 丰富相似度策略

• 优化默认权重

• 优化 exe 界面