Technologie de classification de texte haute performance implémentée par PHP et Elasticsearch

Technologie de classification de texte haute performance mise en œuvre par PHP et Elasticsearch

Introduction :
À l'ère actuelle de l'information, la technologie de classification de texte est largement utilisée dans les moteurs de recherche, les systèmes de recommandation, l'analyse des sentiments et d'autres domaines. PHP est un langage de script côté serveur largement utilisé, facile à apprendre et efficace. Dans cet article, nous présenterons comment implémenter une technologie de classification de texte hautes performances à l'aide de PHP et Elasticsearch.

1. Introduction à Elasticsearch
Elasticsearch est un moteur de recherche et d'analyse distribué en temps réel open source développé sur la base de la bibliothèque Lucene. Il stocke, recherche et analyse de grandes quantités de données de manière rapide et fiable. En utilisant la fonction de classification de texte d'Elasticsearch, nous pouvons réaliser une classification automatique de données textuelles à grande échelle.

2. Principe de classification de texte
La classification de texte fait référence à la classification automatique d'un texte donné dans une catégorie prédéfinie. Les algorithmes courants de classification de texte incluent la classification Naive Bayes, la machine à vecteurs de support, etc. Dans cet article, nous utilisons l’algorithme de classification Naive Bayes comme exemple.

3. Préparation de l'environnement
Tout d'abord, nous devons installer PHP, Elasticsearch et les bibliothèques d'extensions associées. Pour les méthodes d'installation spécifiques, veuillez vous référer à la documentation officielle.

4. Préparation des données
Afin de mettre en œuvre la classification de texte, nous avons besoin de données d'entraînement étiquetées. Les données de formation peuvent être une collection de textes qui ont été classés, et chaque texte possède une catégorie correspondante. Dans cet exemple, nous utiliserons un ensemble de données simple contenant des documents d'actualité de deux catégories : "Sports" et "Technologie".

5. Construire un modèle de formation
Dans l'exemple de code, nous devons d'abord créer un modèle de formation. Les étapes spécifiques sont les suivantes :

1. Connectez-vous au serveur Elasticsearch :

   $hosts = [
    'localhost:9200'
   ];
   
   $client = ElasticsearchClientBuilder::create()
    ->setHosts($hosts)
    ->build();

2. Créez un index :

   $params = [
    'index' => 'news_index',
   ];
   
   $response = $client->indices()->create($params);

3. Définissez un mappage :

   $params = [
    'index' => 'news_index',
    'body' => [
        'mappings' => [
            'properties' => [
                'content' => [
                    'type' => 'text'
                ],
                'category' => [
                    'type' => 'keyword'
                ]
            ]
        ]
    ]
   ];
   
   $response = $client->indices()->putMapping($params);

4. Importez des données d'entraînement :

   $documents = [
    [
        'content' => '体育新闻内容',
        'category' => '体育'
    ],
    [
        'content' => '科技新闻内容',
        'category' => '科技'
    ],
    // 其他文档...
   ];
   
   foreach ($documents as $document) {
    $params = [
        'index' => 'news_index',
        'body' => $document
    ];
   
    $response = $client->index($params);
   }

5. Train le modèle :

   $params = [
    'index' => 'news_index',
    'type' => 'news',
    'body' => [
        'query' => [
            'match_all' => new stdClass()
        ],
        'size' => 10000
    ]
   ];
   
   $response = $client->search($params);
   
   $trainingSet = [];
   
   foreach ($response['hits']['hits'] as $hit) {
    $trainingSet[] = [
        'content' => $hit['_source']['content'],
        'category' => $hit['_source']['category']
    ];
   }
   
   $nb = new NaiveBayesClassifier();
   $nb->train($trainingSet);

6. Utiliser le modèle pour la classification
Après avoir entraîné le modèle, nous pouvons utiliser le modèle pour classer un nouveau texte. Les étapes spécifiques sont les suivantes :

1. Segmentation des mots du texte :

   $tokens =     okenize($text);

2. Obtenir la catégorie du texte :

   $category = $nb->classify($tokens);

7. Résumé
Grâce à la combinaison de PHP et Elasticsearch, nous pouvons atteindre des niveaux élevés -technologie de classification de texte performante. Dans des applications pratiques, cet exemple peut être étendu en fonction de besoins spécifiques, tels que des algorithmes de classification plus complexes, des données d'entraînement plus volumineuses, etc. J'espère que cet article pourra aider tout le monde à comprendre et à utiliser la technologie de classification de texte.

Matériaux de référence :

• Documentation officielle d'Elasticsearch : https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
• Documentation officielle PHP : https://www.php.net /manuel/fr/index.php

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!