相似度计算

cherrydd · May 20, 2015 · 7f6e2a3 · 7f6e2a3
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commit 7f6e2a3
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diff --git a/README.md b/README.md
@@ -523,7 +523,7 @@ word分词提供了两种文本相似度计算方式：
 
 用法如下：
 
-	String text1 = "我爱学习";
+	String text1 = "我爱购物";
 	String text2 = "我爱读书";
 	String text3 = "他是黑客";
 	TextSimilarity textSimilarity = new CosineTextSimilarity();
@@ -542,9 +542,9 @@ word分词提供了两种文本相似度计算方式：
 
 运行结果如下：
 
-	我爱学习 和 我爱学习 的相似度分值：1.0
-	我爱学习 和 我爱读书 的相似度分值：0.4
-	我爱学习 和 他是黑客 的相似度分值：0.0
+	我爱购物 和 我爱购物 的相似度分值：1.0
+	我爱购物 和 我爱读书 的相似度分值：0.67
+	我爱购物 和 他是黑客 的相似度分值：0.0
 	我爱读书 和 我爱读书 的相似度分值：1.0
 	我爱读书 和 他是黑客 的相似度分值：0.0
 	他是黑客 和 他是黑客 的相似度分值：1.0
@@ -555,7 +555,7 @@ word分词提供了两种文本相似度计算方式：
 
 用法如下：
 
-	String text1 = "我爱学习";
+	String text1 = "我爱购物";
 	String text2 = "我爱读书";
 	String text3 = "他是黑客";
 	TextSimilarity textSimilarity = new SimpleTextSimilarity();
@@ -574,9 +574,9 @@ word分词提供了两种文本相似度计算方式：
 
 运行结果如下：
 
-	我爱学习 和 我爱学习 的相似度分值：1.0
-	我爱学习 和 我爱读书 的相似度分值：0.5
-	我爱学习 和 他是黑客 的相似度分值：0.0
+	我爱购物 和 我爱购物 的相似度分值：1.0
+	我爱购物 和 我爱读书 的相似度分值：0.67
+	我爱购物 和 他是黑客 的相似度分值：0.0
 	我爱读书 和 我爱读书 的相似度分值：1.0
 	我爱读书 和 他是黑客 的相似度分值：0.0
 	他是黑客 和 他是黑客 的相似度分值：1.0

diff --git a/src/main/java/org/apdplat/word/analysis/CosineTextSimilarity.java b/src/main/java/org/apdplat/word/analysis/CosineTextSimilarity.java
@@ -91,7 +91,7 @@ protected double scoreImpl(Map<Word, AtomicInteger> frequency1, Map<Word, Atomic
     }
 
     public static void main(String[] args) {
-        String text1 = "我爱学习";
+        String text1 = "我爱购物";
         String text2 = "我爱读书";
         String text3 = "他是黑客";
         TextSimilarity textSimilarity = new CosineTextSimilarity();

diff --git a/src/main/java/org/apdplat/word/analysis/SimpleTextSimilarity.java b/src/main/java/org/apdplat/word/analysis/SimpleTextSimilarity.java
@@ -57,7 +57,7 @@ protected double scoreImpl(Map<Word, AtomicInteger> frequency1, Map<Word, Atomic
     }
 
     public static void main(String[] args) {
-        String text1 = "我爱学习";
+        String text1 = "我爱购物";
         String text2 = "我爱读书";
         String text3 = "他是黑客";
         TextSimilarity textSimilarity = new SimpleTextSimilarity();