sniper-xx/nlp-keyword

nlp-keyword based on segment.(基于分词的 NLP keyword 关键词) 支持关键词提取，自动摘要生成，文本相似度计算。

nlp-keyword

nlp-keyword 高性能的 java 分词关键词提取实现，基于分词 segment。

愿景：成为 java 最好用的关键词工具。

特性

• 灵活的条件指定

• 基于 TF-IDF 算法的关键字算法

• 支持 auto-summary 自动摘要生成

• 文本相似度计算支持

变更日志

关键词快速开始

maven 引入

<dependency>
    <groupId>com.github.houbb</groupId>
    <artifactId>nlp-keyword-core</artifactId>
    <version>1.2.0</version>
</dependency>

快速开始

• 获取关键词

final String text = "这是一个伸手不见五指的黑夜，夜太美。";

List<IKeywordResult> keywords =  KeywordHelper.keyword(text);
Assert.assertEquals("[伸手不见|0.86879235325, 太美|0.70848301840625, 伸手不见五指|0.63371734601875, 黑夜|0.509854654010625, 伸手|0.43563643037625]", keywords.toString());

• 指定返回的个数

final String text = "这是一个伸手不见五指的黑夜，夜太美。";

List<IKeywordResult> keywords =  KeywordHelper.keyword(text, 1);
Assert.assertEquals("[伸手不见|0.86879235325]", keywords.toString());

• 指定返回的格式

final String text = "这是一个伸手不见五指的黑夜，夜太美。";

List<String> keywords =  KeywordHelper.keyword(text, 1, KeywordResultHandlers.words());
Assert.assertEquals("[伸手不见]", keywords.toString());

自动摘要

maven 引入

<dependency>
    <groupId>com.github.houbb</groupId>
    <artifactId>nlp-keyword-summary</artifactId>
    <version>1.2.0</version>
</dependency>

入门例子

final String text = "你好啊，我的老伙计。最近过得怎么样？我实在是觉得太久没有看见你了。听说北海的花开了，太久没去了。故事的最后会怎么样呢？我也不清楚。";

String summary = AutoSummaryHelper.autoSummary(text);

文本相似度

maven 引入

<dependency>
    <groupId>com.github.houbb</groupId>
    <artifactId>nlp-keyword-similarity</artifactId>
    <version>1.2.0</version>
</dependency>

入门例子

final String source = "我喜欢看电影，读书和旅游。";
final String target = "我不喜欢看电影。我爱唱跳、RAP、Music~";

double rank = SimilarityHelper.similarity(source, target);

结果：

0.677537337470188

ROAD-MAP

• [] 字典数据独立，便于用户自定义选择

• 文本相似度

• auto-summary 自动摘要

• 完善文档+测试用例