Teknologi klasifikasi teks berprestasi tinggi yang dilaksanakan oleh PHP dan Elasticsearch

Teknologi pengelasan teks berprestasi tinggi yang dilaksanakan oleh PHP dan Elasticsearch

Pengenalan:
Dalam era maklumat semasa, teknologi pengelasan teks digunakan secara meluas dalam enjin carian, sistem pengesyoran, analisis sentimen dan bidang lain. PHP ialah bahasa skrip bahagian pelayan yang digunakan secara meluas yang mudah dipelajari dan cekap. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara melaksanakan teknologi pengelasan teks berprestasi tinggi menggunakan PHP dan Elasticsearch.

1 Pengenalan kepada Elasticsearch
Elasticsearch ialah enjin carian dan analisis edaran masa nyata sumber terbuka yang dibangunkan berdasarkan perpustakaan Lucene. Ia menyimpan, mencari dan menganalisis sejumlah besar data dengan cepat dan boleh dipercayai. Dengan menggunakan fungsi pengelasan teks Elasticsearch, kami boleh mencapai pengelasan automatik data teks berskala besar.

2. Prinsip Pengelasan Teks
Pengkelasan teks merujuk kepada mengklasifikasikan teks tertentu secara automatik ke dalam kategori yang telah ditetapkan. Algoritma klasifikasi teks biasa termasuk klasifikasi Naive Bayes, mesin vektor sokongan, dsb. Dalam artikel ini, kami menggunakan algoritma klasifikasi Naive Bayes sebagai contoh.

3. Persediaan persekitaran
Pertama, kita perlu memasang PHP, Elasticsearch dan perpustakaan sambungan yang berkaitan. Untuk kaedah pemasangan khusus, sila rujuk dokumentasi rasmi.

4. Penyediaan data
Untuk melaksanakan klasifikasi teks, kami memerlukan beberapa data latihan berlabel. Data latihan boleh menjadi koleksi teks yang telah dikelaskan, dan setiap teks mempunyai kategori yang sepadan. Dalam contoh ini, kami akan menggunakan set data ringkas yang mengandungi dokumen berita daripada dua kategori, "Sukan" dan "Teknologi."

5 Bina model latihan
Dalam contoh kod, kita perlu membina model latihan terlebih dahulu. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut:

1. Sambung ke pelayan Elasticsearch:

   $hosts = [
    'localhost:9200'
   ];
   
   $client = ElasticsearchClientBuilder::create()
    ->setHosts($hosts)
    ->build();

   Salin selepas log masuk

2. Buat indeks:

   $params = [
    'index' => 'news_index',
   ];
   
   $response = $client->indices()->create($params);

   Salin selepas log masuk

3. Tentukan pemetaan:

   $params = [
    'index' => 'news_index',
    'body' => [
        'mappings' => [
            'properties' => [
                'content' => [
                    'type' => 'text'
                ],
                'category' => [
                    'type' => 'keyword'
                ]
            ]
        ]
    ]
   ];
   
   $response = $client->indices()->putMapping($params);

   Salin selepas log masuk
4. rreee

Kereta api model:

5. $documents = [
    [
        'content' => '体育新闻内容',
        'category' => '体育'
    ],
    [
        'content' => '科技新闻内容',
        'category' => '科技'
    ],
    // 其他文档...
   ];
   
   foreach ($documents as $document) {
    $params = [
        'index' => 'news_index',
        'body' => $document
    ];
   
    $response = $client->index($params);
   }

   Salin selepas log masuk

6. Gunakan model untuk pengelasan

Selepas melatih model, kita boleh menggunakan model untuk mengklasifikasikan teks baharu. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut:

Pembahagian perkataan teks:

1. $params = [
    'index' => 'news_index',
    'type' => 'news',
    'body' => [
        'query' => [
            'match_all' => new stdClass()
        ],
        'size' => 10000
    ]
   ];
   
   $response = $client->search($params);
   
   $trainingSet = [];
   
   foreach ($response['hits']['hits'] as $hit) {
    $trainingSet[] = [
        'content' => $hit['_source']['content'],
        'category' => $hit['_source']['category']
    ];
   }
   
   $nb = new NaiveBayesClassifier();
   $nb->train($trainingSet);

   Salin selepas log masuk

Dapatkan kategori teks:

2. $tokens =     okenize($text);

   Salin selepas log masuk

7. Ringkasan

kita boleh capai gabungan PHP dan elastik tinggi -teknologi klasifikasi teks prestasi. Dalam aplikasi praktikal, contoh ini boleh dikembangkan mengikut keperluan khusus, seperti algoritma pengelasan yang lebih kompleks, data latihan yang lebih besar, dsb. Saya harap artikel ini dapat memberikan sedikit bantuan untuk semua orang memahami dan menggunakan teknologi pengelasan teks.

Bahan rujukan:

Dokumentasi rasmi Elasticsearch: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

• Dokumentasi rasmi PHP: https://www.php.net /manual/en/index.php

Atas ialah kandungan terperinci Teknologi klasifikasi teks berprestasi tinggi yang dilaksanakan oleh PHP dan Elasticsearch. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!