【原创附代码】PHP用之进行文本分类与分析

【原创附代码】PHP用之进行文本分类与分析本文旨在展示如何使用PHP实现对文本进行分类和分析。本文代码均为原创，可供参考学习。分类在文本分类中，我们将文本分为多个类别，如垃圾邮件分类、情感分析等。文本分类的算法有很多种，本文中使用朴素贝叶斯算法。首先，需要准备好训练集和测试集的数据，将文本分词并去除停用词（如“的”、“是”等），然后统计每个词汇在每个类别下的出现频率（称为条件概率）。接着，计算测试文本在每个类别下的概率，并选取概率最大的类别作为分类结果。具体实现的代码如下：//统计每个类别下每个词汇的数量functiontrain(array$data):array{$count=[];$total='';foreach($dataas$text){$words=array_filter(explode('',$text[0]));//分词$category=$text[1];foreach($wordsas$word){if(!isset($count[$category][$word])){$count[$category][$word]=1;}else{$count[$category][$word]++;}if(!isset($count[$category][''])){$count[$category]['']=1;//统计该类别下的文本数}else{$count[$category]['']++;}$total++;}}$result=['count'=>$count,'total'=>$total,];return$result;}//对测试文本进行分类functionpredict(string$text,array$model):string{$words=array_filter(explode('',$text));//分词$maxProb=-1;$maxCategory='';$count=$model['count'];$total=$model['total'];foreach($countas$category=>$wordsCount){if($category==''){continue;}$prob=$count[$category]['']/$total;//先验概率foreach($wordsas$word){if(!isset($count[$category][$word])){$count[$category][$word]=0;}$prob*=($count[$category][$word]+1)/($count[$category]['']+count($count));//条件概率}if($prob>$maxProb){$maxProb=$prob;$maxCategory=$category;}}return$maxCategory;}分析文本分析是指对文本进行详细的分析和处理，例如情感分析、关键词提取等。本文中我们将介绍如何使用PHP实现情感分析。我们将情感分析分为两个步骤：训练和预测。训练步骤需要准备一份训练集数据，其中每条数据包含一段文本和该文本的情感分类（正向或负向）。对训练集进行数据处理，例如分词、去停用词，并统计每个词汇在正向和负向类别中出现的频率。然后计算每个词汇在正向和负向类别中出现的频率差，将差值作为该词汇的权重。最后，将训练集中的所有文本表示为一个向量，为每个词汇设置相应的权重（即特征值），得到一个特征向量。在预测步骤中，将新的文本也表示为一个特征向量，并计算该向量与训练集中每个向量的余弦相似度。余弦相似度越大，则该文本与正向类别更相似；反之，则更相似于负向类别。具体实现的代码如下：//计算两个向量的余弦相似度functioncosine_similarity(array$vec1,array$vec2):float{$dot=0;$mod1=0;$mod2=0;foreach($vec1as$key=>$value){$dot+=$vec1[$key]*$vec2[$key];$mod1+=pow($vec1[$key],2);$mod2+=pow($vec2[$key],2);}$mod=sqrt($mod1)*sqrt($mod2);if($mod==0){return0.0;}else{return$dot/$mod;}}//对文本进行情感分析functionsentiment_analysis(string$text,array$model):string{$words=array_filter(explode('',$text));$vector=[];foreach($model['features']as$feature=>$weights){$vector[$feature]=0;if(in_array($feature,$words)){$vector[$feature]=$weights;}}$similarity=[];foreach($model['vectors']as$category=>$vector2){$sim