Dalam bidang pemprosesan teks yang luas, keperluan untuk menilai persamaan antara rentetan sering ditemui. Mencari rentetan yang paling serupa daripada set boleh menjadi penting dalam pelbagai aplikasi seperti padanan teks, pengesanan plagiarisme dan analisis data.
Untuk menangani cabaran ini, pelbagai perpustakaan dan algoritma telah dibangunkan di Java. Satu pendekatan sedemikian ialah mengira indeks persamaan antara dua rentetan, yang merupakan nilai berangka yang menunjukkan tahap persamaan. Indeks ini mengukur tahap dua rentetan sepadan atau menyerupai antara satu sama lain.
Metrik biasa untuk mengukur persamaan rentetan ialah jarak Levenshtein, juga dikenali sebagai jarak edit. Ia menentukan bilangan minimum operasi edit (sisipan, pemadaman atau penggantian) yang diperlukan untuk mengubah satu rentetan kepada rentetan yang lain. Semakin rendah jarak edit, semakin besar persamaan antara rentetan.
Untuk mencari rentetan yang paling serupa dalam satu set, seseorang boleh menggunakan langkah berikut:
Coretan kod berikut menunjukkan pelaksanaan algoritma perbandingan persamaan rentetan:
public static double similarity(String s1, String s2) { LevenshteinDistance levenshteinDistance = new LevenshteinDistance(); return 1 - ((double) levenshteinDistance.apply(s1, s2) / Math.max(s1.length(), s2.length())); }
Dalam contoh ini, kami menggunakan Apache Pelaksanaan algoritma jarak Levenshtein perpustakaan Teks Commons. Kesamaan fungsi() mengira indeks kesamaan antara dua rentetan s1 dan s2. Hasilnya ialah nilai antara 0 dan 1, dengan 1 mewakili persamaan sempurna dan 0 mewakili tiada persamaan.
Pertimbangkan kes membandingkan rentetan berikut:
Menggunakan fungsi persamaan(), kita boleh mengira indeks persamaan antara pasangan rentetan ini:
Keputusan ini menunjukkan bahawa "Musang pantas melompat" lebih serupa dengan "Musang melompat" daripada "Musang".
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah anda mengukur persamaan rentetan dalam Java dan mencari rentetan yang paling serupa dalam satu set?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!