superword开源项目中的定义相似规则

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。我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？当然可以，不仅能找出来，而且还能量化出有多近和有多相关。

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

**定义相似规则**主要包括以下6步：

1、获取要计算的词的定义：

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

2、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"));

3、获取分级词汇的定义，代码见这里：

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

4、从word分词提供的10大相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：

1TextSimilarity textSimilarity = new CosineTextSimilarity();
2textSimilarity.setSegmentationAlgorithm(SegmentationAlgorithm.PureEnglish);

5、计算相似性，返回最相似的100个单词：

1int count = 100;
2Hits result = textSimilarity.rank(wordDefinition, allWordDefinition, count);

6、输出计算结果：

1StringBuilder temp = new StringBuilder();
2int i=1;
3temp.append("<table border=\"1\">\n");
4for(Hit hit : result.getHits()){
5    String[] attrs = hit.getText().split("_");
6    String w = attrs[0];
7    StringBuilder definition = new StringBuilder(attrs[1]);
8    for(int j=2; j<attrs.length; j++){
9        definition.append(attrs[j]).append("_");
10    }
11    temp.append("<tr>");
12    temp.append("<td> ").append(i++)
13            .append(". </td><td> ")
14            .append(WordLinker.toLink(w))
15            .append(" </td><td> ")
16            .append(definition)
17            .append(" </td><td> ")
18            .append(hit.getScore())
19            .append("</td><td> ")
20            .append("<a target=\"_blank\" href=\"definition-similar-rule.jsp?word=" + hit.getText() + "&count=" + count + "&words_type=" + request.getAttribute("words_type") + "\">相似</a>")
21            .append(" </td>\n");
22    temp.append("</tr>\n");
23}
24temp.append("</table>\n");
25htmlFragment = temp.toString();

计算效果如下图所示：

1、使用韦氏词典的定义

2、使用爱词霸的定义

3、使用有道词典的定义

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