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:
Sambung ke pelayan Elasticsearch:
$hosts = [ 'localhost:9200' ]; $client = ElasticsearchClientBuilder::create() ->setHosts($hosts) ->build();
Buat indeks:
$params = [ 'index' => 'news_index', ]; $response = $client->indices()->create($params);
Tentukan pemetaan:
$params = [ 'index' => 'news_index', 'body' => [ 'mappings' => [ 'properties' => [ 'content' => [ 'type' => 'text' ], 'category' => [ 'type' => 'keyword' ] ] ] ] ]; $response = $client->indices()->putMapping($params);
$documents = [ [ 'content' => '体育新闻内容', 'category' => '体育' ], [ 'content' => '科技新闻内容', 'category' => '科技' ], // 其他文档... ]; foreach ($documents as $document) { $params = [ 'index' => 'news_index', 'body' => $document ]; $response = $client->index($params); }
$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);
$tokens = okenize($text);
Bahan rujukan:
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!