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比如基于Java的Classifier4J库的SimpleSummariser模块、基于C语言的OTS库、以及基于classifier4J的C#实现和python实现。
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第一步，计算所有评论的tf-idf 值。第二步，使用所有评论的tf-idf 值算出商品描述的tf-idf 值。第三步，计算每一个评论和商品描述之间的tf-idf 余弦相似度。
1). Levenshtein.hamming(str1， str2)计算汉明距离。要求str1和str2必须长度一致。是描述两个等长字串之间对应 位置上不同字符的个数。2). Levenshtein.distance(str1， str2)计算编辑距离（也称为 Levenshtein距离）。
linux + thread + progress 这样子可以通过java调用linux命令 linux中有一个comm -12命令来实现比较两个文件的共同数据， 生成一个新文本。
1、1）程序运行开始的时候，提示输出两个文件的路径；2）程序一行一行比较，当其中有一行不一样的时候，提示文件内容不同的行数以及内容；3）如果文件内容一样，提示用户内容一样。
2、这样子可以通过java调用linux命令 linux中有一个comm -12命令来实现比较两个文件的共同数据， 生成一个新文本。
3、值。处理用户查询 第一步：对用户查询进行分词。第二步：根据网页库（文档）的数据，计算用户查询中每个词的tf-idf 值。相似度的计算 使用余弦相似度来计算用户查询和每个网页之间的夹角。夹角越小，越相似。
第一步：把每个网页文本分词，成为词包（bag of words）。第三步：统计网页（文档）总数M。第三步：统计第一个网页词数N，计算第一个网页第一个词在该网页中出现的次数n，再找出该词在所有文档中出现的次数m。
分别从开始遍历两个 字符串数组，比较 相似（相同） 字符百分比。
用算法中的求最大相似子字符串的方法LCS或许可以，它可以找到两个字符串中最大相似的子字符串。
这个不是java的问题吧，看看深度学习。基础教学就有个是手写文字的判断。可以把样板文字改成楷体，要机器学习学习。最后输入手写文字，看命中率吧。
字典的索引就是字本身，遍历字符串，没遇到一个字就加入到字典中，加入的时候判断下，如果索引存在则加1，不存在则创建，然后在取字典最大值，大于6就报错。 上面说的字典可以用java中的hashMap实现。