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项目简介

nlp-hanzi-similar 为汉字提供相似性的计算。

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在线体验

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。

推荐阅读:

NLP 中文形近字相似度计算思路

中文形近字相似度算法实现,为汉字 NLP 尽一点绵薄之力

当代中国最贵的汉字是什么?

NLP 开源形近字算法补完计划(完结篇)

NLP 开源形近字算法之形近字列表(番外篇)

开源项目在线化 中文繁简体转换/敏感词/拼音/分词/汉字相似度/markdown 目录

特性

默认实现了基于 四角编码+拼音+汉字结构+汉字偏旁+笔画数+拆字 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

<dependency>
    <groupId>com.github.houbb</groupId>
    <artifactId>nlp-hanzi-similar</artifactId>
    <version>1.4.0</version>
</dependency>

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)
                .chaiziRate(8)    
                .init()
                .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 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。

返回单个汉字的相似字列表

HanziSimilarHelper.similarList 可以返回指定汉字的相似列表,最多支持返回 100 个。

默认返回10个。

使用

List<String> list = HanziSimilarHelper.similarList('爱');
Assert.assertEquals("[爰, 爯, 受, 爭, 妥, 憂, 李, 爳, 叐, 雙]", list.toString());

引导类

引导类配置写法

double rate = HanziSimilarBs.newInstance()
                // 笔画数数据
                .bihuashuData(HanziSimilarDatas.bihuashu())
                // 笔画数相似算法
                .bihuashuSimilar(HanziSimilars.bihuashu())
                // 笔画数权重
                .bihuashuRate(HanziSimilarRateConst.BIAHUASHU)

                // 结构数据
                .jiegouData(HanziSimilarDatas.jiegou())
                // 结构相似算法
                .jiegouSimilar(HanziSimilars.jiegou())
                // 结构权重
                .jiegouRate(HanziSimilarRateConst.JIEGOU)

                // 部首数据
                .bushouData(HanziSimilarDatas.bushou())
                // 部首相似算法
                .bushouSimilar(HanziSimilars.bushou())
                // 部首权重
                .bushouRate(HanziSimilarRateConst.BUSHOU)

                // 四角数据
                .sijiaoData(HanziSimilarDatas.sijiao())
                // 四角相似算法
                .sijiaoSimilar(HanziSimilars.sijiao())
                // 四角权重
                .sijiaoRate(HanziSimilarRateConst.SIJIAO)

                // 拼音权重
                .pinyinRate(HanziSimilarRateConst.PINYIN)
                // 拼音相似算法
                .pinyinSimilar(HanziSimilars.pinyin())

                // 拆字权重
                .chaiziRate(HanziSimilarRateConst.CHAIZI)
                // 拆字相似算法
                .chaiziSimilar(HanziSimilars.chaizi())
                // 初始化
                .init()
                
                // 执行文本相似度对比
                .similar('末', '未');

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
14pinyinData拼音数据
15pinyinSimilar拼音相似度策略
16hanziSimilar汉字相似度核心策略
17userDefineData用户自定义数据
18chaiziRate拆字比例
19chaiziSimlar拆字相似度

所有的配置都可以基于接口,用户进行自定义。

python 版本

说明

NLP 的很多小伙伴都是 python 语言的使用者。

为了便于大家学习,提供了 python 的简易版本实现,可以自行修改。

python 版本

实现

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

'''
desc: 初始化字典
author: 老马啸西风
date: 2021-11-24
'''
def initDict(path):
   dict = {}; 
   with open(path, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
        for line in f.readlines():
            # 移除换行符,并且根据空格拆分
            splits = line.strip('\n').split(' ');
            key = splits[0];
            value = splits[1];
            dict[key] = value; 
   return dict;
   
# 字典初始化 
bihuashuDict = initDict('./db/bihuashu_2w.txt');
hanzijiegouDict = initDict('./db/hanzijiegou_2w.txt');
pianpangbushouDict = initDict('./db/pianpangbushou_2w.txt');
sijiaobianmaDict = initDict('./db/sijiaobianma_2w.txt');

# 权重定义(可自行调整)
hanzijiegouRate = 10;
sijiaobianmaRate = 8;
pianpangbushouRate = 6;
bihuashuRate = 2;

# 计算核心方法
'''
desc: 笔画数相似度
'''
def bihuashuSimilar(charOne, charTwo): 
    valueOne = bihuashuDict[charOne];
    valueTwo = bihuashuDict[charTwo];
    
    numOne = int(valueOne);
    numTwo = int(valueTwo);
    
    diffVal = 1 - abs((numOne - numTwo) / max(numOne, numTwo));
    return bihuashuRate * diffVal * 1.0;

    
'''
desc: 汉字结构数相似度
'''
def hanzijiegouSimilar(charOne, charTwo): 
    valueOne = hanzijiegouDict[charOne];
    valueTwo = hanzijiegouDict[charTwo];
    
    if valueOne == valueTwo:
        # 后续可以优化为相近的结构
        return hanzijiegouRate * 1;
    return 0;
    
'''
desc: 四角编码相似度
'''
def sijiaobianmaSimilar(charOne, charTwo): 
    valueOne = sijiaobianmaDict[charOne];
    valueTwo = sijiaobianmaDict[charTwo];
    
    totalScore = 0.0;
    minLen = min(len(valueOne), len(valueTwo));
    
    for i in range(minLen):
        if valueOne[i] == valueTwo[i]:
            totalScore += 1.0;
    
    totalScore = totalScore / minLen * 1.0;
    return totalScore * sijiaobianmaRate;

'''
desc: 偏旁部首相似度
'''
def pianpangbushoutSimilar(charOne, charTwo): 
    valueOne = pianpangbushouDict[charOne];
    valueTwo = pianpangbushouDict[charTwo];
    
    if valueOne == valueTwo:
        # 后续可以优化为字的拆分
        return pianpangbushouRate * 1;
    return 0;  
    
'''
desc: 计算两个汉字的相似度
'''
def similar(charOne, charTwo):
    if charOne == charTwo:
        return 1.0;
    
    sijiaoScore = sijiaobianmaSimilar(charOne, charTwo);    
    jiegouScore = hanzijiegouSimilar(charOne, charTwo);
    bushouScore = pianpangbushoutSimilar(charOne, charTwo);
    bihuashuScore = bihuashuSimilar(charOne, charTwo);
    
    totalScore = sijiaoScore + jiegouScore + bushouScore + bihuashuScore;    
    totalRate = hanzijiegouRate + sijiaobianmaRate + pianpangbushouRate + bihuashuRate;
    
    
    result = totalScore*1.0 / totalRate * 1.0;
    print('总分:' + str(totalScore) + ', 总权重: ' + str(totalRate) +', 结果:' + str(result));
    print('四角编码:' + str(sijiaoScore));
    print('汉字结构:' + str(jiegouScore));
    print('偏旁部首:' + str(bushouScore));
    print('笔画数:' + str(bihuashuScore));
    return result;

# 这里 末 未 相似度为1,因为没有拼音的差异。四角编码一致。
# 可以手动替换下面的字,或者读取文件,循环计算
'''
$ python main.py
总分:25.428571428571427, 总权重: 26, 结果:0.978021978021978
四角编码:8.0
汉字结构:10
偏旁部首:6
笔画数:1.4285714285714286
'''

similar('末', '来')

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。

similar-execute

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。

/**
 * 相似度
 *
 * @param context 上下文
 * @return 结果
 * @since 1.0.0
 */
@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<String, Double> 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。

NLP 开源矩阵

pinyin 汉字转拼音

pinyin2hanzi 拼音转汉字

segment 高性能中文分词

opencc4j 中文繁简体转换

nlp-hanzi-similar 汉字相似度

word-checker 拼写检测

sensitive-word 敏感词

后期 Road-MAP