Teknologi klasifikasi teks berprestasi tinggi yang dilaksanakan oleh PHP dan Elasticsearch

WBOY
Lepaskan: 2023-07-07 14:54:02
asal
1360 orang telah melayarinya

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

  5. Kereta api model:
  6. $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

  7. 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

  2. Dapatkan kategori teks:
  3. $tokens =     okenize($text);
    Salin selepas log masuk

  4. 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!

Label berkaitan:
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
Tentang kita Penafian Sitemap
Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!