分词使用 jieba 、IKAnalyzer_jieba java

场景：表中因早起原因分别创建两套部门表。概述登录人为A/B不同类型，可选的部门范围不同。

但是后来发现B类人员可选A类中部门，故对于B来说 部门取并集！

问题：相同名称或类似名称部门怎么办？1.重复2.类似的都要保留一个。然后修改原先数据

思路：1.先分词         2.然后比较看相似度/匹配度

直接代码：
注意：最后计算相似度的会报错，因为借用其他算法。后面可看 参数类型不同，不想改了，测试可自己改下

0.pom引用+settings配置[maven可直接下载]

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.huaban/jieba-analysis -->
        <dependency>
            <groupId>com.huaban</groupId>
            <artifactId>jieba-analysis</artifactId>
            <version>1.0.2</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.janeluo/ikanalyzer -->
        <dependency>
            <groupId>com.janeluo</groupId>
            <artifactId>ikanalyzer</artifactId>
            <version>2012_u6</version>
        </dependency>

<mirror>
     <id>aliyunmaven</id>
	 <mirrorOf>*</mirrorOf>
     <name>阿里云公共仓库</name>
     <url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url>
</mirror>

1.jieba 

public class JieBaUtils {
        private static JiebaSegmenter segmenter = new JiebaSegmenter();
        /**
         * 单词  参考的他人例子
         **/
        public static List<String> getSignaleWord(String words) {
            //segmenter.process(text, JiebaSegmenter.SegMode.SEARCH) 两者效果一致
            List<String> resultList = segmenter.sentenceProcess(words);
            return resultList;
        }
        /**
         * 结巴分词  process(str,SegMode.INDEX)
         * @param text
         * @return
         */
        public static Vector<String> participleJieBa(String text) {
            List<SegToken> process = segmenter.process(text, JiebaSegmenter.SegMode.INDEX);
            List<String> collect = process.stream().map(item -> item.word).collect(Collectors.toList());
            return new Vector<>(collect);
        }
        public static void main(String[] args) {
    
            System.out.println(getSignaleWord("数学形态学的表面原子熔融相的STM图像识别算法"));
            System.out.println(participleJieBa("数学形态学的表面原子熔融相的STM图像识别算法"));
            //先分词为集合，然后集合中字段比较
            System.out.println(IKUtils.getSimilarity( participleJieBa("数学形态学的表面原子熔融相的STM图像识别算法") , getSignaleWord("数学形态学的表面原子熔融相的STM图像识别算法") ));
        }
    }

 2.IKAnalyzer

计算匹配度的代码

public class IKUtils {
    public static double YUZHI = 0.2;
 
    /**
     * 返回百分比
     *
     * @param T1
     * @param T2
     * @return
     * @author: Administrator
     * @Date: 2015年1月22日
     */
    public static double getSimilarity(Vector<String> T1, Vector<String> T2) throws Exception {
        int size = 0, size2 = 0;
        if (T1 != null && (size = T1.size()) > 0 && T2 != null && (size2 = T2.size()) > 0) {
 
            Map<String, double[]> T = new HashMap<String, double[]>();
 
            //T1和T2的并集T
            String index = null;
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                index = T1.get(i);
                if (index != null) {
                    double[] c = T.get(index);
                    c = new double[2];
                    c[0] = 1;    //T1的语义分数Ci
                    c[1] = YUZHI;//T2的语义分数Ci
                    T.put(index, c);
                }
            }
 
            for (int i = 0; i < size2; i++) {
                index = T2.get(i);
                if (index != null) {
                    double[] c = T.get(index);
                    if (c != null && c.length == 2) {
                        c[1] = 1; //T2中也存在，T2的语义分数=1
                    } else {
                        c = new double[2];
                        c[0] = YUZHI; //T1的语义分数Ci
                        c[1] = 1; //T2的语义分数Ci
                        T.put(index, c);
                    }
                }
            }
 
            //开始计算，百分比
            Iterator<String> it = T.keySet().iterator();
            double s1 = 0, s2 = 0, Ssum = 0;  //S1、S2
            while (it.hasNext()) {
                double[] c = T.get(it.next());
                Ssum += c[0] * c[1];
                s1 += c[0] * c[0];
                s2 += c[1] * c[1];
            }
            //百分比
            return Ssum / Math.sqrt(s1 * s2);
        } else {
            throw new Exception("传入参数有问题！");
        }
 
    }
 
}

2.分词并测试

package com.controller.util;
 
import org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter;
import org.wltea.analyzer.core.Lexeme;
 
import java.io.IOException;
import java.io.StringReader;
import java.util.Vector;
 
public class CheckTheSame {
  //大同小异  分词
    public static Vector<String> participle(String str) {
 
        Vector<String> str1 = new Vector<String>();//对输入进行分词
 
        try {
 
            StringReader reader = new StringReader(str);
            IKSegmenter ik = new IKSegmenter(reader, false);//当为true时，分词器进行智能切分
            Lexeme lexeme = null;
 
            while ((lexeme = ik.next()) != null) {
                str1.add(lexeme.getLexemeText());
            }
 
            if (str1.size() == 0) {
                return null;
            }
 
            //分词后
            // System.out.println( "str分词后：" + str1 );
 
        } catch (IOException e1) {
            //System.out.println();
        }
        return str1;
 
    }
 
    /**
     * 返回比较的两个字符串的相似度
     *
     * @param strone
     * @param strtwo
     * @return
     */
    public String getSemblance(String strone, String strtwo) {
        String semblanceString = "0.0000";
        //分词
        Vector<String> strs1 = participle(strone);
        Vector<String> strs2 = participle(strtwo);
        //根据分词返回相似度
        double same = 0;
        try {
            same = IKUtils.getSimilarity(strs1, strs2);
        } catch (Exception e) {
            //System.out.println( e.getMessage() );
        }
        semblanceString = String.valueOf(same);
        //System.out.println( "相似度：" + same );
        return semblanceString;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
 
        //分词
        Vector<String> strs1 = participle("蚂蚁金服");
        Vector<String> strs2 = participle("蚂蚁");
 
        //根据分词返回相似度
        double same = 0;
        try {
            same = IKUtils.getSimilarity(strs1, strs2);
        } catch (Exception e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        }
 
        System.out.println("相似度：" + same);
    }
}

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参考如下：java分词器_11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比_好奇博士的博客-CSDN博客

 https://www.cnblogs.com/Demcia/p/5453906.html

结巴（jieba）分词 java 实现_可爱组长的博客-CSDN博客