# Java 提取语句题干算法 在Java中提取语句题干通常涉及自然语言处理(NLP)技术，以下是一个基本的实现方案： ## 1. 基于规则的方法 ```java import java.util.regex.*; public class QuestionExtractor { public static String extractQuestion(String text) { // 匹配常见问题模式 Pattern pattern = Pattern.compile("([^.!?]+[?])"); Matcher matcher = pattern.matcher(text); if (matcher.find()) { return matcher.group(1).trim(); } return text; // 如果没有找到问句，返回原始文本 } public static void main(String[] args) { String testText = "什么是Java? Java是一种编程语言。"; System.out.println(extractQuestion(testText)); // 输出: 什么是Java? } } ``` ## 2. 使用NLP库(Stanford CoreNLP) ```java import edu.stanford.nlp.ling.*; import edu.stanford.nlp.pipeline.*; import edu.stanford.nlp.util.*; import java.util.*; public class NLPQuestionExtractor { public static void main(String[] args) { // 设置管道 Properties props = new Properties(); props.setProperty("annotators", "tokenize,ssplit,parse"); StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props); // 示例文本 String text = "Java是什么? 它是一种编程语言。"; // 创建文档对象 CoreDocument document = new CoreDocument(text); pipeline.annotate(document); // 提取问句 for (CoreSentence sentence : document.sentences()) { if (sentence.text().endsWith("?")) { System.out.println("问题: " + sentence.text()); } } } } ``` ## 3. 更复杂的题干提取算法 ```java import java.util.*; import java.util.regex.*; public class AdvancedQuestionExtractor { private static final List<String> QUESTION_WORDS = Arrays.asList( "什么", "为什么", "如何", "怎样", "是否", "多少", "哪里", "何时", "谁" ); public static String extractQuestion(String text) { // 分割句子 String[] sentences = text.split("[.!?]"); for (String sentence : sentences) { String trimmed = sentence.trim(); // 检查是否以问号结尾 if (text.indexOf(trimmed) + trimmed.length() < text.length() && text.charAt(text.indexOf(trimmed) + trimmed.length() == '?') { return trimmed + "?"; } // 检查是否包含疑问词 for (String word : QUESTION_WORDS) { if (trimmed.startsWith(word)) { return trimmed + (trimmed.endsWith("?") ? "" : "?"); } } } return text; // 默认返回原始文本 } } ``` ## 注意事项 1. 这些算法适用于中文题干提取，英文处理可能需要调整 2. 更精确的提取可能需要机器学习模型 3. 实际应用中可能需要结合多种方法 4. 性能考虑：对于大量文本处理，建议使用更高效的NLP工具 根据具体需求，可以选择简单规则匹配或更复杂的NLP方法来实现题干提取功能。 [2025-05-22 14:05:45 | AI问答 | 726点数解答]