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🗣 Wd提问: 关键词自动整理php

🤖 Ai回答:
关键词自动整理，通常指的是对文本中的关键词进行提取、整理和分析的过程。在PHP中实现这一功能，可以采用多种方法，包括但不限于使用自然语言处理（NLP）库、文本分析算法等。下面我将介绍一种基于TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法的简单实现方法。

步骤 1: 安装必要的库

首先，你需要安装一个适合PHP的自然语言处理库。`php-ml/php-ml` 是一个不错的选择，它是一个PHP机器学习库，但同时也提供了一些基本的文本处理工具。另一个选择是 `smalot/text-rank`，这是一个基于TextRank算法的PHP库，适用于提取关键词。

bash
composer require php-ai/php-ml

步骤 2: 准备数据

假设你有一个文本文件 `article.txt` 包含了需要分析的文章内容。

步骤 3: 编写代码

接下来，我们将编写PHP脚本来处理这个文本文件，并提取出关键词。

php
<?php

require_once 'vendor/autoload.php';

use Phpml\FeatureExtraction\TokenCountVectorizer;
use Phpml\Tokenization\WhitespaceTokenizer;
use Phpml\FeatureExtraction\StopWords\English;

// 读取文本文件
$text = file_get_contents('article.txt');

// 创建一个分词器实例
$tokenizer = new WhitespaceTokenizer();

// 去除英文停用词
$stopWords = new English();

// 创建一个向量化器实例
$vectorizer = new TokenCountVectorizer($tokenizer, $stopWords);

// 训练向量化器
$vectorizer-fit([$text]);
$vectorizer-transform([$text]);

// 获取所有特征
$features = $vectorizer-getFeatures();

// 计算每个词的TF-IDF值
$tfIdf = $vectorizer-getTfIdf()[$text];

// 结合特征和TF-IDF值创建数组
$keywords = array_combine($features, $tfIdf);

// 根据TF-IDF值排序关键词
arsort($keywords);

// 输出前10个关键词
$i = 0;
foreach ($keywords as $word = $score) {
if ($i++ = 10) break;
echo $word (Score: $score)\n;
}

?

解释

这段代码首先读取了文本文件的内容，然后使用了一个基于空白字符的分词器来分割文本。接着通过去除停用词来减少噪音。之后计算每个词的TF-IDF值，并根据这些值对所有词进行排序。最后，输出TF-IDF值最高的前10个词作为关键词。

这种方法非常适合于处理单篇文档或小规模的文本数据集。对于更大更复杂的数据集，可能需要考虑使用更高级的自然语言处理技术和算法。

Ai作答

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