PHP와 Elasticsearch를 활용한 고성능 텍스트 분류 기술

PHP와 Elasticsearch가 구현하는 고성능 텍스트 분류 기술

소개:
현재 정보화 시대에 텍스트 분류 기술은 검색 엔진, 추천 시스템, 감성 분석 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. PHP는 배우기 쉽고 효율적이며 널리 사용되는 서버 측 스크립팅 언어입니다. 이번 글에서는 PHP와 Elasticsearch를 활용하여 고성능 텍스트 분류 기술을 구현하는 방법을 소개하겠습니다.

1. Elasticsearch 소개
Elasticsearch는 Lucene 라이브러리를 기반으로 개발된 오픈소스 실시간 분산 검색 및 분석 엔진입니다. 대용량 데이터를 빠르고 안정적으로 저장, 검색, 분석합니다. Elasticsearch의 텍스트 분류 기능을 사용하면 대규모 텍스트 데이터의 자동 분류가 가능합니다.

2. 텍스트 분류의 원리
텍스트 분류란 주어진 텍스트를 미리 정의된 카테고리로 자동 분류하는 것을 말합니다. 일반적인 텍스트 분류 알고리즘에는 Naive Bayes 분류, 지원 벡터 머신 등이 포함됩니다. 이 기사에서는 Naive Bayes 분류 알고리즘을 예로 사용합니다.

3. 환경 준비
먼저 PHP, Elasticsearch 및 관련 확장 라이브러리를 설치해야 합니다. 구체적인 설치 방법은 공식 문서를 참고하세요.

4. 데이터 준비
텍스트 분류를 구현하려면 레이블이 지정된 훈련 데이터가 필요합니다. 학습 데이터는 분류된 텍스트 모음일 수 있으며, 각 텍스트에는 해당 카테고리가 있습니다. 이 예에서는 "스포츠"와 "기술"이라는 두 가지 범주의 뉴스 문서가 포함된 간단한 데이터 세트를 사용합니다.

5. 학습 모델 구축
코드 예시에서는 먼저 학습 모델을 구축해야 합니다. 구체적인 단계는 다음과 같습니다.

1. Elasticsearch 서버에 연결:

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

2. 인덱스 생성:

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

3. 매핑 정의:

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

4. 교육 데이터 가져오기:

   $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. 기차 the model:

   $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. 분류에 모델 사용
모델을 훈련한 후 모델을 사용하여 새 텍스트를 분류할 수 있습니다. 구체적인 단계는 다음과 같습니다.

1. 텍스트 분할:

   $tokens =     okenize($text);

2. 텍스트 카테고리 가져오기:

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

7. 요약
PHP와 Elasticsearch의 조합을 통해 고성능을 달성할 수 있습니다. 텍스트 분류 기술. 실제 적용에서 이 예는 더 복잡한 분류 알고리즘, 더 큰 훈련 데이터 등과 같은 특정 요구에 따라 확장될 수 있습니다. 이 글이 모든 사람이 텍스트 분류 기술을 이해하고 사용하는 데 조금이나마 도움이 되기를 바랍니다.

참고 자료:

• Elasticsearch 공식 문서: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
• PHP 공식 문서: https://www.php.net /manual/ko/index.php

위 내용은 PHP와 Elasticsearch를 활용한 고성능 텍스트 분류 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!