现在, 很多web系统都用到了不少的自然语言处理技术来提高客户体验.
主要技术:
1. 文章关键字提取.
2. 相关文章(产品)推荐.
最近有不少网友问道, 这里以php为例子讲解下php的"关键字提取"的实现, 同时这个也是实现"相关文章推荐"的前提.
基本分以下几个步骤:
一. 对文章进行分词:
php的中文分词程序还是有不少的, 从前辈的scws, 到用纯php实现的phpAnalysis, phpcws(phpcws)以及本人开发的robbe扩展.
这里的讲解是使用"robbe分词扩展"来进行分词, robbe兴许不是最好的, 但一定是最快的.
选择的分词器需要支持停止词过滤.
二. 统计词条词频并且排序:
对一篇文章分词后, 统计每个词条出现的次数. 然后按照词频降序排序下, 你想要的结果在前面几个词中.
前提是去除了出现词频很高的停止词, 要不然得到的都是一些无用的停止词. (类似于TF-IDF算法)
完整的过程代码如下:
127 && strlen($_value) == 3 ) { //$w = rb_dic_get(__RB_LEX_CJK_WORDS__, $_value); //if ( $w['freq'] > 58023 ) continue; continue; } if ( ! isset($_keywords[$_value]) ) $_keywords[$_value] = 1; else $_keywords[$_value] = $_keywords[$_value] + 1; } //Sort arsort($_keywords, SORT_NUMERIC); unset($_result); $_result = array(); foreach( $_keywords as $_key => $_value ) { //if ( $_value <= 2 ) continue; $_result[$_key] = $_value; } unset($_keywords); $__timer__ = timer() - $s_time; } } function timer() { list($msec, $sec) = explode(' ', microtime()); return ((float)$msec + (float)$sec); } ?> ??? ?????????????????? robbe分词测试程序 ??????? ??????? ??????? ??? ??? ??????? 现在, 很多web系统都用到了不少的自然语言处理技术来提高客户体验. 主要技术: 1. 文章关键字提取. 2. 相关文章(产品)推荐. 最近有不少网友问道, 这里以php为例子讲解下php的"关键字提取"的实现, 同时这个也是实现"相关文章推荐"的前提. 基本分以下几个步骤: 一. 对文章进行分词: php的中文分词程序还是有不少的, 从前辈的scws, 到用纯php实现的phpAnalysis, phpcws(phpcws)以及本人开发的robbe扩展. 这里的讲解是使用"robbe分词扩展"来进行分词, robbe兴许不是最好的, 但一定是最快的. 选择的分词器需要支持停止词过滤. 二. 统计词条词频并且排序: 对一篇文章分词后, 统计每个词条出现的次数. 然后按照词频降序排序下, 你想要的结果在前面几个词中. 前提是去除了出现词频很高的停止词, 要不然得到的都是一些无用的停止词. (类似于TF-IDF算法) 完整的过程代码如下: ???????????????????????????????????? 请输入文章内容: ?????????????????????? ?????????????????????????? 关键字相关排序: ????????????????????????????????????? ??????????????????
安装robbe扩展后, 可以直接运行该php页面了.