Rumah > pembangunan bahagian belakang > tutorial php > Pemprosesan bahasa semula jadi dan teknik pengekstrakan kata kunci untuk PHP dan program kecil

Pemprosesan bahasa semula jadi dan teknik pengekstrakan kata kunci untuk PHP dan program kecil

WBOY
Lepaskan: 2023-07-04 20:46:01
asal
1066 orang telah melayarinya

Kemahiran Pemprosesan Bahasa Asli dan Pengekstrakan Kata Kunci dalam PHP dan Program Mini

Dalam era ledakan maklumat hari ini, Pemprosesan Bahasa Asli (NLP) dan pengekstrakan kata kunci telah menjadi teknologi popular dalam bidang pemprosesan maklumat. Sebagai bahasa skrip yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web, PHP digemari oleh pembangun kerana kesederhanaan, kemudahan penggunaan dan fungsi yang berkuasa. Program mini WeChat telah menjadi pilihan arus perdana untuk pembangunan aplikasi mudah alih. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP dan program kecil untuk melaksanakan pemprosesan bahasa semula jadi dan teknik pengekstrakan kata kunci, serta disertakan dengan contoh kod.

  1. Pemprosesan Bahasa Asli dalam PHP

PHP menyediakan set kaya fungsi pemprosesan teks dan perpustakaan yang boleh digunakan untuk melaksanakan pelbagai fungsi pemprosesan bahasa semula jadi. Berikut ialah beberapa teknik pemprosesan bahasa semula jadi yang biasa digunakan.

(1) Pembahagian perkataan

Pembahagian perkataan ialah langkah pertama dalam pemprosesan bahasa semula jadi, yang membahagikan teks input kepada urutan perkataan atau token. Anda boleh menggunakan fungsi explode dalam PHP untuk melaksanakan fungsi pembahagian perkataan yang mudah. Sebagai contoh, kod berikut membahagikan ayat kepada perkataan: explode函数实现简单的分词功能。例如,下面的代码将一个句子分割成单词:

$words = explode(' ', $sentence);
Salin selepas log masuk

除了explode函数,还可以使用一些开源的分词库,如Jieba和中科院ICTCLAS中文分词系统。

(2)词形还原和词性标注

词形还原和词性标注是对单词进行归一化和分类的过程。PHP提供了一些库可以实现这些功能,如NLTK库和textblob库。你可以使用这些库对文本中的单词进行词形还原和词性标注操作。

(3)情感分析

情感分析是一种常见的自然语言处理任务,用于判断文本中的情感倾向,如积极、消极或中性。PHP中可以使用一些库,如SentiStrength和textblob库,实现情感分析功能。下面是一个使用textblob库实现情感分析的示例代码:

$blob = TextBlob($text);
$sentiment = $blob->sentiment;
echo $sentiment;
Salin selepas log masuk
  1. 小程序中的自然语言处理和关键词提取

小程序是一种轻量级的移动应用,通常运行在微信客户端上。虽然小程序的功能较为有限,但也可以使用一些技术实现自然语言处理和关键词提取的功能。

(1)分词

小程序可以使用微信官方提供的开放接口,如wx.request接口,从服务器获取分词结果。服务器端可以使用PHP来实现分词功能,并将结果返回给小程序。下面是一个使用小程序调用服务器端分词功能的示例代码:

wx.request({
  url: 'https://your-server.com/segmentation.php',
  method: 'POST',
  data: {
    text: '这是一个示例文本'
  },
  success: function(res) {
    console.log(res.data);
  }
});
Salin selepas log masuk

PHP服务端代码如下:

$text = $_POST['text'];
$words = explode(' ', $text);
echo json_encode($words);
Salin selepas log masuk

(2)关键词提取

关键词提取是自然语言处理的重要任务之一,它可以从文本中提取出具有代表性的关键词。小程序可以调用PHP服务端提供的关键词提取接口,实现关键词提取功能。下面是一个使用小程序调用服务器端关键词提取功能的示例代码:

wx.request({
  url: 'https://your-server.com/keyword_extraction.php',
  method: 'POST',
  data: {
    text: '这是一个示例文本'
  },
  success: function(res) {
    console.log(res.data);
  }
});
Salin selepas log masuk

PHP服务端代码如下:

$text = $_POST['text'];
$keywords = extract_keywords($text);
echo json_encode($keywords);
Salin selepas log masuk

以上代码中的extract_keywordsrrreee

Selain fungsi explode, anda juga boleh menggunakan beberapa perpustakaan pembahagian perkataan sumber terbuka, seperti Jieba dan Akademi Sains Cina ICTCLAS Sistem pembahagian perkataan Cina.

(2) Lemmatization dan POS tagging 🎜🎜 Lemmatization dan POS tagging ialah proses menormalkan dan mengklasifikasikan perkataan. PHP menyediakan beberapa perpustakaan untuk melaksanakan fungsi ini, seperti perpustakaan NLTK dan perpustakaan textblob. Anda boleh menggunakan perpustakaan ini untuk melaksanakan operasi pengetegan lemmatisasi dan sebahagian daripada pertuturan pada perkataan dalam teks. 🎜🎜(3) Analisis Sentimen🎜🎜Analisis sentimen ialah tugas pemprosesan bahasa semula jadi yang biasa digunakan untuk menentukan kecenderungan emosi dalam teks, seperti positif, negatif atau neutral. Sesetengah perpustakaan boleh digunakan dalam PHP, seperti SentiStrength dan pustaka textblob, untuk melaksanakan fungsi analisis sentimen. Berikut ialah kod sampel yang menggunakan perpustakaan textblob untuk melaksanakan analisis sentimen: 🎜rrreee
    🎜Pemprosesan bahasa semula jadi dan pengekstrakan kata kunci dalam applet🎜🎜🎜Aplet ialah aplikasi mudah alih yang ringan, Biasanya dijalankan pada Pelanggan WeChat. Walaupun fungsi program mini agak terhad, beberapa teknologi juga boleh digunakan untuk melaksanakan pemprosesan bahasa semula jadi dan fungsi pengekstrakan kata kunci. 🎜🎜(1) Pembahagian perkataan🎜🎜Aplet boleh menggunakan antara muka terbuka yang disediakan secara rasmi oleh WeChat, seperti antara muka wx.request, untuk mendapatkan hasil pembahagian perkataan daripada pelayan. Bahagian pelayan boleh menggunakan PHP untuk melaksanakan fungsi pembahagian perkataan dan mengembalikan hasilnya kepada applet. Berikut ialah contoh kod yang menggunakan program kecil untuk memanggil fungsi segmentasi perkataan sebelah pelayan: 🎜rrreee🎜Kod pelayan PHP adalah seperti berikut: 🎜rrreee🎜 (2) Pengekstrakan kata kunci🎜🎜Pengestrakan kata kunci adalah salah satu tugas penting pemprosesan bahasa semula jadi, yang boleh Mengekstrak kata kunci wakil daripada teks. Applet boleh memanggil antara muka pengekstrakan kata kunci yang disediakan oleh pelayan PHP untuk melaksanakan fungsi pengekstrakan kata kunci. Berikut ialah contoh kod yang menggunakan program kecil untuk memanggil fungsi pengekstrakan kata kunci sebelah pelayan: 🎜rrreee🎜Kod pelayan PHP adalah seperti berikut: 🎜rrreee🎜Fungsi extract_keywords dalam kod di atas ialah fungsi pengekstrakan kata kunci tersuai, anda boleh melaksanakan fungsi ini mengikut keperluan sebenar. 🎜🎜Ringkasnya, artikel ini memperkenalkan teknik untuk melaksanakan pemprosesan bahasa semula jadi dan pengekstrakan kata kunci dalam program PHP dan mini, serta menyediakan contoh kod yang sepadan. Saya harap petua ini dapat membantu pembangun menggunakan pemprosesan bahasa semula jadi dan teknologi pengekstrakan kata kunci dalam projek sebenar. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Pemprosesan bahasa semula jadi dan teknik pengekstrakan kata kunci untuk PHP dan program kecil. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan