动态规划计算文本相似度项目—第一次个人编程作业(软件工程)

github链接

软件工程	https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/informationsecurity1812
作业要求	https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/informationsecurity1812/homework/11155
作业目标	论文查重算法设计+单元测试+JProfiler+PSP表格+Git管理

整体流程

1. 程序入口MainApplication里面传入：需要检验重复的文章，要对比的文章，以及输出的文章。
2. IOUtil进行io的读写操作，获得文本
3. TextUtil过滤去html标签，同时分句，获得一个分句的list
4. 两边要检测的文本进行m*n级别的比照
5. 每句的比照重复使用EasyCompared中的compaired方法，利用动态规划getDistance获得两个句子之间最少的移动距离。最后根据移动的距离以及两个句子的长度，来计算这两个句子是否相似
6. 最后根据相似的句子的数目，和总句子的数目来计算相似度。
7. 最后输出将相似度写入文件

项目结构

主要的算法

//动态转移方程
d[i][j] = getMin(d[i - 1][j] + 1, d[i][j - 1] + 1, d[i - 1][j - 1]+ temp);

我们这个表是对比"我喜欢吃牛扒"和"你喜欢打牛牛"
可以看到(欢,欢)这个坐标是1,这个1表示的是，"我喜欢"和"你喜欢"之间的距离间隔着1，这两个词之间最少经过1次字符的变换就能得到另一个词。
那这个1怎么来的呢，我们可以试想一下，"你喜欢"和"我喜欢"的上一步，到底是怎么经过最少次变换得来的，可以找
"我喜"->"你喜欢"
"我喜欢"->"你喜"
"我喜"->"你喜"
分别对应的坐标是d[i - 1][j],d[i][j - 1],d[i - 1][j - 1]
只要我们知道，这三者的中最小的（上一次+本次变换步数）就可以得到到底变换了多少步骤。
最后就可以得出这条动态转移方程。
d[i][j] = getMin(d[i - 1][j] + 1, d[i][j - 1] + 1, d[i - 1][j - 1]+ temp);

距离得到了，那怎么判断这两个句子是否相似呢，这里我就设计了一个值，k

|s1-s2|是s1和s2之间的长度差
d是s1和s2的变换距离差。
根据算出来的k值再判断两个k是否相似。
k越小越相似!
一开始想设计d/s1，但是这样一想好像有点不对劲，因为"我"和"我喜欢吃蒜香鸡"这两个句子算的话d/s1就会是一个巨大的数据
于是假如|s1-s2|消除一下句子过长的影响。

这条式子其实可以再优化一下,不过概率论没学好，以后继续加油。

最后我们就可以得到，原文中存在重复句子的个数，
用原文/疑似原文就可以得到重复度。

时间复杂度分析

时间复杂大概是O(n^{2),首先进行m*n级别的句子匹配，每对句子之间要进行a}2级别的匹配。但是总体来说，基本上每个字都要经历一次句子长度*疑似文本长度的运算。

代码测试的覆盖度

import org.junit.AfterClass;
import org.junit.BeforeClass;
import org.junit.Test;

public class MainApplicationTest {
    @BeforeClass
    public static void beforeTest(){
        System.out.println("junit单元测试开始");
    }

    @AfterClass
    public static void afterTest(){
        System.out.println("junit单元测试结束");
    }

    /**
     * 测试 正常的测试
     */
    @Test
    public void testForAdd(){
        MainApplication.run("C:\homework\orig.txt","C:\homework\orig_0.8_add.txt","C:\homework\happy.txt");
    }

    /**
     * 测试 删除orig_0.8_del.txt
     */
    @Test
    public void testForDel(){
        MainApplication.run("C:\homework\orig.txt","C:\homework\orig_0.8_del.txt","C:\homework\happy.txt");
    }

    /**
     * 测试 分割orig_0.8_dis_1.txt
     */
    @Test
    public void testForDis1(){
        MainApplication.run("C:\homework\orig.txt","C:\homework\orig_0.8_dis_1.txt","C:\homework\happy.txt");
    }

    /**
     * 测试 分割orig_0.8_dis_10.txt
     */
    @Test
    public void testForDis10(){
        MainApplication.run("C:\homework\orig.txt","C:\homework\orig_0.8_dis_10.txt","C:\homework\happy.txt");
    }

    /**
     * 测试 分割orig_0.8_dis_15.txt
     */
    @Test
    public void testForDis15(){
        MainApplication.run("C:\homework\orig.txt","C:\homework\orig_0.8_dis_15.txt","C:\homework\happy.txt");
    }

    /**
     * 测试 传入的文件路径错误
     */
    @Test
    public void testFororigpath(){
        MainApplication.run("don't run","C:\homework\orig_0.8_dis_15.txt","C:\homework\happy.txt");
    }


}

异常的处理

文件名不对的时候的报错

JProfile进行性能测试

内存的使用情况

cpu的运行时间

耗时最长的地方

是getdistance方法,由于必须进行n^2级别的运算才能算完，而且已经是优化过后的动态规划了，所以改不了-3-。

PSP表格

PSP2.1	Personal Software Process Stages	预估耗时（分钟）	实际耗时（分钟）
Planning	计划	10	20
· Estimate	· 估计这个任务需要多少时间	180	250
Development	开发	30	35
· Analysis	· 需求分析 (包括学习新技术)	15	30
· Design Spec	· 生成设计文档	25	25
· Design Review	· 设计复审	15	15
· Coding Standard	· 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)	20	30
· Design	· 具体设计	25	25
· Coding	· 具体编码	20	20
· Code Review	· 代码复审	20	20
· Test	· 测试（自我测试，修改代码，提交修改）	30	35
Reporting	报告	30	40
· Test Repor	· 测试报告	30	40
· Size Measurement	· 计算工作量	15	20
· Postmortem & Process Improvement Plan	· 事后总结, 并提出过程改进计划	20	20
	· 合计	485	625

总结

1.这次个人项目收获了挺多东西，尤其是第一次借助到测试这个工作，以及这些工具jProfile，还有使用junit进行单元测试
2.学到了不少算法，虽然写上去的还是自己想的，这个算法有优点也有缺点，优点就是，思路比较简单，不用依赖外部的库，而且是靠句子来分割的，判断重复的力度大一点，缺点也是很明显的，没有句意分析，同义词，以及时间复杂度过高的问题，看了不少大佬写的太优秀了。
3.最后发现自己还有很多不足的地方，以后要加把劲吼。