superword开源项目中的定义类似规则

两个词之间的关系有同义、反义、近义（有多近？）、相关（有多相关？）等等。咱们如何来判断两个词之间的关系呢？利用计算机能自动找出这种关系吗？固然能够，不只能找出来，并且还能量化出有多近和有多相关。

本文描述了superword开源项目中的定义类似规则，利用词的定义计算词和词之间的类似性。词的定义使用的是韦氏词典，同时也支持牛津词典。类似性算法使用的是word分词提供的10大类似性算法。

定义类似规则主要包括如下6步：

一、获取要计算的词的定义：

String wordDefinition = MySQLUtils.getWordDefinition(word, WordLinker.Dictionary.WEBSTER.name());

二、获取分级词汇，分级词汇的具体定义见这里：

Set<Word> words = (Set<Word>)application.getAttribute("words_"+request.getAttribute("words_type"));

三、获取分级词汇的定义，代码见这里：

List<String> allWordDefinition = MySQLUtils.getAllWordDefinition(WordLinker.Dictionary.WEBSTER.name(), words);

四、从word分词提供的10大类似性算法中任选一个，同时指定使用word分词提供的针对纯英文的分词器：

TextSimilarity textSimilarity = new CosineTextSimilarity();
textSimilarity.setSegmentationAlgorithm(SegmentationAlgorithm.PureEnglish);

五、计算类似性，返回最类似的100个单词：

int count = 100;
Hits result = textSimilarity.rank(wordDefinition, allWordDefinition, count);

六、输出计算结果：

StringBuilder temp = new StringBuilder();
int i=1;
temp.append("<table border=\"1\">\n");
for(Hit hit : result.getHits()){
    String[] attrs = hit.getText().split("_");
    String w = attrs[0];
    StringBuilder definition = new StringBuilder(attrs[1]);
    for(int j=2; j<attrs.length; j++){
        definition.append(attrs[j]).append("_");
    }
    temp.append("<tr>");
    temp.append("<td> ").append(i++)
            .append(". </td><td> ")
            .append(WordLinker.toLink(w))
            .append(" </td><td> ")
            .append(definition)
            .append(" </td><td> ")
            .append(hit.getScore())
            .append("</td><td> ")
            .append("<a target=\"_blank\" href=\"definition-similar-rule.jsp?word=" + hit.getText() + "&count=" + count + "&words_type=" + request.getAttribute("words_type") + "\">类似</a>")
            .append(" </td>\n");
    temp.append("</tr>\n");
}
temp.append("</table>\n");
htmlFragment = temp.toString();

计算效果以下图所示：

一、使用韦氏词典的定义

二、使用爱词霸的定义

三、使用有道词典的定义

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