Bagaimana untuk melaksanakan ringkasan automatik dan analisis topik dalam PHP?

PHP (Hypertext Preprocessor) ialah bahasa skrip sebelah pelayan yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web Ia boleh digunakan untuk membuat halaman web dinamik dan aplikasi web Ia digunakan secara meluas dalam laman web, perisian, permainan dan bidang lain. Ciri-ciri PHP adalah mudah dipelajari, fleksibel, cekap, sumber terbuka, dll.

Bagaimana untuk melaksanakan ringkasan automatik dan analisis topik dalam PHP? Abstrak meringkaskan kandungan utama artikel untuk meningkatkan kebolehbacaan dan kesan penghantaran maklumat artikel. Analisis tajuk adalah untuk menganalisis bahagian pertuturan dan semantik tajuk artikel untuk meningkatkan kesan SEO (pengoptimuman enjin carian) artikel.

Berikut memperkenalkan beberapa kaedah pelaksanaan ringkasan automatik dan analisis soalan dalam PHP:

1 Gunakan perpustakaan atau API pihak ketiga

Terdapat banyak perpustakaan dan pustaka pihak ketiga. API dalam PHP Ringkasan automatik dan analisis topik boleh dilakukan, seperti:

• TextRank: algoritma ringkasan automatik berdasarkan model graf, yang boleh dilaksanakan dengan mengimport sambungan PHP pustaka pemprosesan teks Python seperti sebagai nltk atau jieba.
• Ringkasan: Sambungan PHP untuk menjana ringkasan teks, menyokong berbilang bahasa.
• AlchemyAPI: Perkhidmatan kecerdasan buatan daripada IBM Watson yang boleh menganalisis teks, emosi, entiti, perhubungan, dsb., dan menyokong berbilang bahasa pengaturcaraan dan API.

Menggunakan perpustakaan atau API pihak ketiga boleh melaksanakan ringkasan automatik dan analisis topik dengan cepat, tetapi ia memerlukan penggunaan sumber luaran dan mengenakan bayaran yang lebih tinggi, jadi ia tidak sesuai untuk projek kecil.

2. Rumusan automatik dan analisis topik berdasarkan algoritma pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin ialah kaedah berdasarkan pemodelan dan pembelajaran data yang boleh meringkaskan dan menganalisis teks secara automatik. Pembelajaran mesin terbahagi kepada dua mod: pembelajaran diselia dan pembelajaran tanpa penyeliaan perlu menyediakan data latihan, manakala pembelajaran tanpa penyeliaan boleh belajar menjana ringkasan teks dan model analisis soalan sendiri.

Algoritma pembelajaran mesin biasa termasuk klasifikasi Bayesian, mesin vektor sokongan, pepohon keputusan, pengelompokan, dsb., yang boleh dilaksanakan menggunakan perpustakaan pembelajaran mesin dalam PHP (seperti PHP-ML).

3. Rumusan automatik dan analisis topik berdasarkan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP)

Pemprosesan bahasa semula jadi ialah teknologi yang berkaitan dengan bahasa manusia yang boleh melakukan analisis semantik dan pengekstrakan kata kunci teks , bahagian- penandaan pertuturan dan operasi lain. Perpustakaan pemprosesan bahasa semula jadi yang biasa termasuk nltk dan jieba dalam Python.

Dalam PHP, pemprosesan bahasa semula jadi boleh dicapai dengan menggunakan nltk atau jieba dalam Python sebagai sambungan PHP atau dengan memanggil skrip Python.

Secara amnya, terdapat banyak cara untuk melaksanakan ringkasan automatik dan analisis topik dalam PHP Kaedah yang mana untuk dipilih bergantung pada keperluan projek dan situasi sebenar. Artikel ini memperkenalkan secara ringkas kaedah menggunakan perpustakaan atau API pihak ketiga, algoritma pembelajaran mesin dan pemprosesan bahasa semula jadi untuk rujukan pembaca.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan ringkasan automatik dan analisis topik dalam PHP?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!