目录

1.项目地址

https://github.com/Zwh-max/PaperCheck

2.PSP表格

3.接口的设计与实现过程

类

MainPaperCheck：main 方法所在的类
HammingUtils：计算海明距离的类
SimHashUtils：计算 SimHash 值的类
TxtIOUtils：读写 txt 文件的工具类
ShortStringException：处理文本内容过短的异常类

SimHash 模块（核心模块）

类：SimHashUtils

包含了两个静态方法：

1、getHash：传入String，计算出它的hash值，并以字符串形式输出，（使用了MD5获得hash值）

2、getSimHash：传入String，计算出它的simHash值，并以字符串形式输出，（需要调用 getHash 方法）

getSimHash 是核心算法，主要流程如下：
1、分词（使用了外部依赖 hankcs 包提供的接口）

List<String> keywordList = HanLP.extractKeyword(str, str.length());//取出所有关键词

2、获取 hash 值

String keywordHash = getHash(keyword);
           if (keywordHash.length() < 128) {
               // hash值可能少于128位，在低位以0补齐
               int dif = 128 - keywordHash.length();
               for (int j = 0; j < dif; j++) {
                   keywordHash += "0";
               }
           }

3、加权、合并

for (int j = 0; j < v.length; j++) {
             // 对keywordHash的每一位与'1'进行比较
             if (keywordHash.charAt(j) == '1') {
                 //权重分10级，由词频从高到低，取权重10~0
                 v[j] += (10 - (i / (size / 10)));
             } else {
                 v[j] -= (10 - (i / (size / 10)));
             }
         }

4、降维

String simHash = "";// 储存返回的simHash值
        for (int j = 0; j < v.length; j++) {
            // 从高位遍历到低位
            if (v[j] <= 0) {
                simHash += "0";
            } else {
                simHash += "1";
            }
        }

main 主模块

·main 方法的主要流程：
·从命令行输入的路径名读取对应的文件，将文件的内容转化为对应的字符串
·由字符串得出对应的 simHash值
·由 simHash值求出相似度
·把相似度写入最后的结果文件中
·退出程序

4.性能分析

·Overview

·方法调用

调用次数最多的是com.hankcs.hanlp包提供的接口， 即分词、取关键词与计算词频花费了最多的时间。
所以在性能上基本没有什么需要改进的。

5.测试

部分代码：

public class MainTest {
    @Test
    public void origAndAllTest(){
        String[] str = new String[6];
        str[0] = TxtIOUtils.readTxt("D:/test/orig.txt");
        str[1] = TxtIOUtils.readTxt("D:/test/orig_0.8_add.txt");
        str[2] = TxtIOUtils.readTxt("D:/test/orig_0.8_del.txt");
        str[3] = TxtIOUtils.readTxt("D:/test/orig_0.8_dis_1.txt");
        str[4] = TxtIOUtils.readTxt("D:/test/orig_0.8_dis_10.txt");
        str[5] = TxtIOUtils.readTxt("D:/test/orig_0.8_dis_15.txt");
        String ansFileName = "D:/test/ansAll.txt";
        for(int i = 0; i <= 5; i++){
            double ans = HammingUtils.getSimilarity(SimHashUtils.getSimHash(str[0]), SimHashUtils.getSimHash(str[i]));
            TxtIOUtils.writeTxt(ans, ansFileName);
        }
    }
}

测试结果：

结果文件：

6.异常处理

当文本长度太短时，HanLp无法取得关键字，需要抛出异常。

        try{
            if(str.length() < 200) throw new ShortStringException("文本过短！");
        }catch (ShortStringException e){
            e.printStackTrace();
            return null;
        }

测试结果：