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。