Cara menggunakan Python untuk membangunkan fungsi pengesyoran tag artikel sistem CMS

Cara menggunakan Python untuk membangunkan fungsi pengesyoran tag artikel sistem CMS

Abstrak:
Dengan populariti Sistem Pengurusan Kandungan (CMS) dan peningkatan permintaan pengguna untuk pengesyoran yang diperibadikan, adalah perlu untuk membangunkan artikel yang boleh mengesyorkan secara automatik berdasarkan kandungan artikel Fungsi label menjadi semakin penting. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk membangunkan fungsi pengesyoran teg artikel bagi sistem CMS dan memberikan contoh kod yang berkaitan.

1. Pembahagian perkataan dan statistik kekerapan perkataan

Sebelum melaksanakan fungsi pengesyoran tag artikel, anda perlu membahagikan kandungan artikel dan statistik kekerapan perkataan. Di sini anda boleh menggunakan perpustakaan alat segmentasi perkataan dalam Python, seperti perpustakaan jieba. Berikut ialah contoh kod:

import jieba

def analyze_article(article):
    # 分词
    words = jieba.lcut(article)
    
    # 词频统计
    word_freq = {}
    for word in words:
        if word not in word_freq:
            word_freq[word] = 0
        word_freq[word] += 1
    
    return word_freq

2. Pengekstrakan kata kunci

Seterusnya, kita perlu mengekstrak kata kunci artikel daripada keputusan statistik kekerapan perkataan. Algoritma pengekstrakan kata kunci yang biasa digunakan termasuk algoritma TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) dan algoritma TextRank. Berikut ialah contoh kod untuk menggunakan algoritma TextRank untuk mengekstrak kata kunci:

import jieba.analyse

def extract_keywords(word_freq):
    # 将词频统计结果转换成jieba库要求的格式
    words = [(word, freq) for word, freq in word_freq.items()]
    
    # 提取关键词
    keywords = jieba.analyse.textrank(words, topK=5)
    
    return keywords

3. Pengesyoran teg

Akhir sekali, berdasarkan kata kunci yang diekstrak, kami boleh mengesyorkan tag berkaitan melalui beberapa peraturan atau algoritma pembelajaran mesin. Di sini kami menggunakan peraturan mudah untuk menunjukkan fungsi pengesyoran. Berikut ialah contoh kod:

def recommend_tags(keywords):
    tags = []
    
    for keyword in keywords:
        if '编程' in keyword:
            tags.append('编程')
        if '科技' in keyword:
            tags.append('科技')
        if '设计' in keyword:
            tags.append('设计')
        # ...
    
    return tags

4. Sepadukan fungsi ke dalam sistem CMS

Sepadukan tiga fungsi di atas ke dalam sistem CMS Kita boleh melaksanakan fungsi cadangan tag artikel dengan memanggil fungsi yang sepadan. Berikut ialah contoh kod ringkas:

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/recommend_tags', methods=['POST'])
def recommend_tags_handler():
    # 获取文章内容
    article = request.json['article']
    
    # 分析文章内容
    word_freq = analyze_article(article)
    
    # 提取关键词
    keywords = extract_keywords(word_freq)
    
    # 推荐标签
    tags = recommend_tags(keywords)
    
    return {'tags': tags}

if __name__ == '__main__':
    app.run()

Kod di atas menggunakan rangka kerja Flask, menghantar kandungan artikel melalui permintaan POST dan mengembalikan teg yang disyorkan.

Ringkasan:
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Python untuk membangunkan fungsi pengesyoran tag artikel sistem CMS. Melalui langkah-langkah seperti pembahagian perkataan, statistik kekerapan perkataan, pengekstrakan kata kunci dan pengesyoran teg, kami boleh melaksanakan fungsi pengesyoran teg yang mudah. Pembangun boleh mengoptimumkan dan mengembangkan lagi fungsi ini berdasarkan keperluan sebenar.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan Python untuk membangunkan fungsi pengesyoran tag artikel sistem CMS. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!