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php-text-analysis

PHP文本分析库:支持信息检索与自然语言处理

该库提供多种工具用于文档分类、情感分析、文档比较、频率分析、词语切分、词干提取等功能。通过composer轻松安装并集成,支持自定义分词器、正则化和频率分布。该库还包括关键词提取与高级的情感分析工具,为开发者提供强大的文本分析能力。详细文档与相关书籍可在GitHub页面找到,欢迎贡献。

项目介绍:PHP Text Analysis

PHP Text Analysis 是一个使用 PHP 语言进行信息检索 (Information Retrieval, IR) 和自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 的库。这个项目为开发者提供了一系列工具,帮助他们在 PHP 环境下处理文本数据。这些工具包括:

  • 文档分类:能够根据文本的内容进行类别划分。
  • 情感分析:识别文本中表达的不同情绪。
  • 文档比较:对比不同文本之间的相似性或差异。
  • 词频分析:计算各个词在文本中出现的频率。
  • 词法分析(分词):将文本分解成一个个单词或符号。
  • 词干提取:获取词汇的词干形式,以便简化处理和分析。
  • 搭配词分析:使用点互信息(Pointwise Mutual Information)分析词汇结合。
  • 词汇多样性测量:评估文本中词汇的多样性。
  • 语料库分析:对大规模文本数据的整体分析。
  • 文本摘要生成:提取文本中的主要信息或主题。

该项目的相关文档可以在其书籍和维基页面中找到。

项目文档

开发者正在为 PHP Text Analysis 编写一本书,并邀请大家贡献内容。这本书旨在详尽描述库的各个功能。此外,项目的文档也存在于其维基页面中,方便用户查阅。

安装说明

要在项目中加入 PHP Text Analysis,可以通过 Composer 如下安装:

composer require yooper/php-text-analysis

功能示例

分词 (Tokenization)

分词是将文本拆分为独立单词或符号的过程。默认情况下,可以使用如下代码进行分词:

$tokens = tokenize($text);

若需使用特定的分词器,可以传入分词器类的名称:

$tokens = tokenize($text, \TextAnalysis\Tokenizers\PennTreeBankTokenizer::class);

规范化 (Normalization)

默认的规范化功能将所有的词语转换为小写,通过 strtolower 实现。也可以自定义规范化的函数:

$normalizedTokens = normalize_tokens(array $tokens);
$normalizedTokens = normalize_tokens(array $tokens, 'mb_strtolower');
$normalizedTokens = normalize_tokens(array $tokens, function($token){ return mb_strtoupper($token); });

词频分布 (Frequency Distributions)

通过调用 freq_dist 函数,能够获取一个词频分布实例:

$freqDist = freq_dist(tokenize($text));

Ngram 生成

默认情况下,生成的是二元组 (bigram):

$bigrams = ngrams($tokens);

若需自定义 ngram:

$trigrams = ngrams($tokens, 3, '|');

词干提取 (Stemming)

使用 Porter Stemmer 进行词干提取:

$stemmedTokens = stem($tokens);

可以通过传入词干提取器类的名称进行自定义:

$stemmedTokens = stem($tokens, \TextAnalysis\Stemmers\MorphStemmer::class);

使用 Rake 进行关键词提取

Rake 算法用于快速关键词提取。在使用前需清理数据:

$rake = rake($tokens, 3);
$results = $rake->getKeywordScores();

使用 Vader 进行情感分析

Vader 是情感分析的工具。需要在数据规范化之后调用:

$sentimentScores = vader($tokens);

使用朴素贝叶斯进行文档分类

通过 PHP 实现的朴素贝叶斯算法进行文档分类,例如对影评进行分类:

$nb = naive_bayes();
$nb->train('mexican', tokenize('taco nacho enchilada burrito'));        
$nb->train('american', tokenize('hamburger burger fries pop'));  
$nb->predict(tokenize('my favorite food is a burrito'));

以上便是 PHP Text Analysis 项目的基本介绍以及功能示例,该工具为 PHP 用户提供了强大的文本处理功能,有助于在多个领域中实现更复杂的文本分析任务。

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