3.题目描述： 本项目要求学生开发一个文档相似度对比程序，能够比较两个文本文档的相似度并给 出相似度分数。相似度可以基于文本的内容进行比较，例如词频、词向量或其他文本特 征。学生需掌握基本的文本处理、算法设计和编程知识。 4.设计要求： 1）输入与输出：程序能够接收两个文本文件作为输入。输出两个文本文件的相似度分数， 通常是一个数值表示相似度的百分比或得分。 2）相似度计算：实现至少一种文本相似度计算方法，如余弦相似度、Jaccard 相似度、编辑 距离等。可选：使用词频统计、词向量模型（如Word2Vec）、TF–IDF 等文本特征进行相 似度计算。 3）界面设计：设计简单的用户界面或命令行界面，用户可以选择两个文档文件进行比较。 显示计算出的文档相似度分数，并可选显示详细的相似度计算方法和过程。 4）扩展功能（可选） ： 实现批量文档对比功能，能够比较一个文档与多个文档的相似度。 实现基于图形界面（GUI）的用户交互，提升用户体验和可视化效果。 用matlab来实现

<think>我们使用MATLAB实现一个文档相似度对比程序。我们将实现以下功能：1.读取两个文本文件。2.使用词频统计和余弦相似度计算两个文档的相似度。3.设计一个简单的命令行界面（CLI）让用户输入两个文件名并输出相似度分数。步骤： a)文本预处理：去除标点、转换为小写、分词、去除停用词（可选）等。b)构建词袋模型：统计每个文档中单词的出现频率。c)计算余弦相似度：将两个文档的词频向量进行归一化，然后计算点积。注意：我们这里使用简单的词频统计，不考虑TF-IDF等加权方法（可选扩展）。由于MATLAB在文本处理方面不如Python强大，我们将使用MATLAB的字符串处理函数和映射容器（containers.Map）或词袋模型（bagOfWords）来实现。但是，注意：MATLAB从R2017b版本开始提供了文本处理工具箱（Text AnalyticsToolbox），其中包含bagOfWords等函数。如果用户没有该工具箱，我们可以使用基本函数实现。这里，我们假设用户有Text AnalyticsToolbox，因为它可以简化操作。如果没有，我们将提供一种基于基本函数的实现方法。由于要求中提到了多种方法，我们这里先使用余弦相似度（基于词频）实现。我们将编写两个版本的函数（如果可能）：版本1：使用Text AnalyticsToolbox（推荐）版本2：不使用工具箱（基本函数）但是，考虑到用户可能没有安装工具箱，我们这里将实现一个不使用工具箱的版本。具体步骤（不使用工具箱）：1.读取文件内容。2.预处理文本：转换为小写、去除标点、分词（空格分割）、去除停用词（可选，这里我们去除英文停用词，使用MATLAB内置的停用词列表，如果没有，我们可以自己定义一个简单的列表）。3.统计词频：使用containers.Map或使用唯一的单词列表创建两个向量。4.构建两个文档的单词向量（同一单词空间）。5.计算余弦相似度。另外，我们也可以使用编辑距离，但编辑距离通常用于短文本，对于长文档计算量很大，且效果可能不好。因此我们选择余弦相似度。设计：主函数：document_similarity(file1, file2)子函数：预处理文本、计算词频向量、计算余弦相似度。我们将实现一个简单的命令行界面：用户通过命令行输入两个文件名，程序输出相似度分数。注意：文件路径可以是相对路径或绝对路径，需要确保文件存在。扩展：我们还可以添加其他相似度计算方法（如Jaccard），但题目要求至少一种，我们先实现余弦相似度。代码结构：function sim= document_similarity(file1,file2)%读取文件text1= fileread(file1);text2= fileread(file2);%预处理words1 =preprocess(text1);words2= preprocess(text2);%创建词袋（合并两个文档的词汇表）allWords= unique([words1,words2]); %注意：words1和words2是单词的cell数组，这里合并后取唯一值%创建词频向量vec1= get_word_frequency_vector(words1, allWords);vec2 =get_word_frequency_vector(words2,allWords);%计算余弦相似度sim =cosine_similarity(vec1,vec2);end预处理函数：function words= preprocess(text)%转换为小写text= lower(text);%去除标点text= erasePunctuation(text); %如果没有该函数，我们可以用正则表达式%分词words= split(text)';%转置为行向量，方便后续处理%去除停用词words= remove_stop_words(words);%去除空字符串words= words(~cellfun('isempty', words));end注意：erasePunctuation在Text AnalyticsToolbox中，如果没有，我们可以用：text =regexprep(text, '[[:punct:]]', '');去除停用词函数：functionwords =remove_stop_words(words)%加载停用词列表stopWords ={'the', 'and','to', 'of', ...}; %可以自己定义，或者从文件读取%或者使用内置的（如果有工具箱则用stopWords函数）trystopWords =stopWords; %这是内置的，但如果没有工具箱，我们可以自己定义catch%自定义停用词列表stopWords= {'the','and','to','of','a','an','in','on','at','for','by','with','as','is','are','was','were','be','been','being','have','has','had','do','does','did','will','would','shall','should','can','could','may','might','must','i','you','he','she','it','we','they','me','him','her','us','them','my','your','his','its','our','their','mine','yours','hers','ours','theirs','this','that','these','those','am','not','but','or','because','if','else','when','where','how','what','which','who','whom','whose','there','here','then','so','than','no','yes'};endwords= words(~ismember(words, stopWords));end计算词频向量：functionvec =get_word_frequency_vector(words, vocabulary)% words:预处理后的单词列表% vocabulary:所有单词的唯一集合（词汇表）vec= zeros(1, length(vocabulary));fori =1:length(vocabulary)word= vocabulary{i};count= sum(strcmp(words,word));%统计该单词在words中出现的次数vec(i) =count;endend计算余弦相似度：functionsim =cosine_similarity(vec1, vec2)%计算点积dot_product= dot(vec1, vec2);%计算模norm1 =norm(vec1);norm2 =norm(vec2);ifnorm1==0 ||norm2==0sim=0;%避免除以0elsesim =dot_product/ (norm1* norm2);endend主程序（命令行界面）：我们可以写一个脚本，提示用户输入两个文件名，然后调用document_similarity函数。注意：如果文件不存在，需要处理异常。由于要求是命令行界面，我们这样设计：fprintf('文档相似度对比程序\n');file1= input('请输入第一个文档文件名:', 's');file2 =input('请输入第二个文档文件名: ','s');sim= document_similarity(file1,file2);fprintf('文档相似度分数:%.2f%%\n', sim*100);但是，注意：余弦相似度返回的是0到1之间的值，我们转换为百分比。另外，我们也可以实现Jaccard相似度作为备选，但这里我们先完成余弦相似度。考虑到扩展性，我们可以设计多种相似度计算方法，并让用户选择。但题目要求至少一种，我们先实现一种。下面我们编写代码，并注意错误处理（如文件不存在）。由于MATLAB的fileread在文件不存在时会报错，我们可以先用exist函数检查。修改主函数：function sim= document_similarity(file1,file2)if ~exist(file1,'file') ||~exist(file2, 'file')error('文件不存在！');end...%其他代码end或者，在命令行界面部分检查。我们选择在调用函数前检查。完整代码：</think>以下是一个使用MATLAB实现的文档相似度对比程序，包含文本预处理、词频统计和余弦相似度计算功能。程序采用命令行界面，支持单个文档对比和批量文档对比功能。 ### 完整实现代码 ```matlab classdef DocumentSimilarity methods (Static) %% 主函数 - 命令行界面 function main() fprintf('文档相似度对比程序\n'); fprintf('========================\n'); mode = input('请选择模式:\n1. 两个文档对比\n2. 批量文档对比\n> '); switch mode case 1 file1 = input('请输入第一个文档路径: ', 's'); file2 = input('请输入第二个文档路径: ', 's'); if ~isfile(file1) || ~isfile(file2) error('文件不存在或路径错误'); end similarity = DocumentSimilarity.compareTwoDocs(file1, file2); fprintf('\n文档相似度: %.2f%%\n', similarity * 100); case 2 refFile = input('请输入参考文档路径: ', 's'); folderPath = input('请输入对比文档所在文件夹: ', 's'); if ~isfile(refFile) || ~isfolder(folderPath) error('文件或文件夹不存在'); end files = dir(fullfile(folderPath, '*.txt')); results = cell(length(files), 2); fprintf('\n正在对比文档...\n'); for i = 1:length(files) filePath = fullfile(folderPath, files(i).name); similarity = DocumentSimilarity.compareTwoDocs(refFile, filePath); results{i, 1} = files(i).name; results{i, 2} = similarity * 100; fprintf('%-30s: %.2f%%\n', files(i).name, similarity * 100); end % 显示结果表格 fprintf('\n批量对比结果:\n'); disp(cell2table(results, 'VariableNames', {'文档名称', '相似度(%)'})); otherwise error('无效的选择'); end end %% 比较两个文档 function similarity = compareTwoDocs(file1, file2) % 读取文档内容 text1 = DocumentSimilarity.readFile(file1); text2 = DocumentSimilarity.readFile(file2); % 文本预处理 tokens1 = DocumentSimilarity.preprocessText(text1); tokens2 = DocumentSimilarity.preprocessText(text2); % 获取词汇表 vocabulary = unique([tokens1, tokens2]); % 计算词频向量 vec1 = DocumentSimilarity.getWordFrequency(tokens1, vocabulary); vec2 = DocumentSimilarity.getWordFrequency(tokens2, vocabulary); % 计算余弦相似度 similarity = DocumentSimilarity.cosineSimilarity(vec1, vec2); end %% 读取文件内容 function text = readFile(filename) fid = fopen(filename, 'r'); if fid == -1 error('无法打开文件: %s', filename); end text = fscanf(fid, '%c', inf); fclose(fid); end %% 文本预处理 function tokens = preprocessText(text) % 转换为小写 text = lower(text); % 移除标点符号 text = regexprep(text, '[^\w\s]', ''); % 分词 tokens = split(text)'; % 移除停用词 stopWords = {'the', 'and', 'to', 'of', 'a', 'in', 'is', 'it', 'that', 'this', ... 'with', 'for', 'on', 'at', 'by', 'from', 'as', 'are', 'be', 'was', ... 'were', 'or', 'but', 'not', 'an', 'my', 'your', 'their', 'our', ... 'we', 'you', 'they', 'he', 'she', 'it', 'i', 'me', 'him', 'her', ... 'us', 'them', 'which', 'who', 'what', 'where', 'when', 'how', 'why'}; tokens = tokens(~ismember(tokens, stopWords)); % 移除空字符串和数字 tokens = tokens(~cellfun('isempty', tokens)); tokens = tokens(cellfun(@(x) ~isnan(str2double(x)), tokens) == 0); end %% 计算词频向量 function vec = getWordFrequency(tokens, vocabulary) vec = zeros(1, length(vocabulary)); for i = 1:length(vocabulary) vec(i) = sum(strcmp(tokens, vocabulary{i})); end end %% 计算余弦相似度 function similarity = cosineSimilarity(vec1, vec2) dotProduct = dot(vec1, vec2); norm1 = norm(vec1); norm2 = norm(vec2); if norm1 == 0 || norm2 == 0 similarity = 0; else similarity = dotProduct / (norm1 * norm2); end end end end ``` ### 使用示例 ```matlab % 启动程序 DocumentSimilarity.main(); % 示例输出： % 文档相似度对比程序 % ======================== % 请选择模式: % 1. 两个文档对比 % 2. 批量文档对比 % > 1 % 请输入第一个文档路径: doc1.txt % 请输入第二个文档路径: doc2.txt % % 文档相似度: 78.23% ``` ### 代码功能详解 1. **命令行界面**： - 提供两种模式：两个文档对比和批量文档对比 - 用户输入文件路径后自动进行相似度计算 2. **文本预处理**： - 转换为小写：统一文本大小写 - 移除标点：使用正则表达式清除所有标点符号 - 分词：将文本拆分为单词 - 移除停用词：过滤常见无意义词汇 - 清理空字符串和数字 3. **词频统计**： - 创建词汇表：合并两个文档的所有唯一单词 - 计算词频向量：统计每个单词在文档中出现的次数 4. **余弦相似度计算**： - 公式：cosθ = (A·B) / (||A|| * ||B||) - 将文档表示为高维空间中的向量 - 通过向量夹角余弦值衡量相似度（0-1范围） 5. **批量处理功能**： - 支持一个参考文档与文件夹中多个文档对比 - 以表格形式输出所有文档的相似度结果 ### 扩展功能建议 1. **添加TF-IDF加权**： ```matlab function vec = getTfidfVector(tokens, vocabulary, allDocsTokens) tf = getWordFrequency(tokens, vocabulary); idf = zeros(size(tf)); for i = 1:length(vocabulary) docCount = sum(cellfun(@(doc) any(strcmp(doc, vocabulary{i})), allDocsTokens)); idf(i) = log(length(allDocsTokens) / (docCount + 1)); end vec = tf .* idf; end ``` 2. **添加Jaccard相似度计算**： ```matlab function similarity = jaccardSimilarity(tokens1, tokens2) intersection = length(intersect(tokens1, tokens2)); union = length(unique([tokens1, tokens2])); similarity = intersection / union; end ``` 3. **可视化功能**： ```matlab function plotSimilarityMatrix(similarityMatrix, docNames) heatmap(docNames, docNames, similarityMatrix); title('文档相似度矩阵'); colormap('hot'); end ``` ### 程序特点 1. **模块化设计**：每个功能封装为独立方法，便于扩展 2. **健壮性**：包含文件存在性检查、空向量处理 3. **可扩展性**：易于添加新的相似度算法（如编辑距离、Jaccard系数） 4. **批量处理**：支持文件夹内多文档自动处理 5. **用户友好**：清晰的命令行界面和结果展示 ---