Bagaimana untuk menggunakan pangkalan data MySQL untuk analisis teks?

Bagaimana untuk menggunakan pangkalan data MySQL untuk analisis teks?

Dengan kemunculan era data besar, analisis teks telah menjadi teknologi yang sangat penting. Sebagai pangkalan data hubungan yang popular, MySQL juga boleh digunakan untuk analisis teks. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan pangkalan data MySQL untuk analisis teks dan menyediakan contoh kod yang sepadan.

1. Buat Pangkalan Data dan Jadual

Pertama, kita perlu mencipta pangkalan data MySQL dan jadual untuk menyimpan data teks. Anda boleh menggunakan pernyataan SQL berikut untuk mencipta pangkalan data bernama "analisis" dan jadual bernama "data_teks".

CREATE DATABASE analysis;
USE analysis;
CREATE TABLE text_data (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    content TEXT
);

2. Import data teks

Langkah seterusnya ialah mengimport data teks untuk dianalisis ke dalam pangkalan data MySQL. Ini boleh dicapai menggunakan pernyataan LOAD DATA INFILE atau pernyataan INSERT INTO. LOAD DATA INFILE语句或INSERT INTO语句来实现。

如果文本数据保存在一个CSV文件中，可以使用如下的SQL语句导入数据：

LOAD DATA INFILE 'path/to/text_data.csv'
INTO TABLE text_data
FIELDS TERMINATED BY ','
ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY '
'
IGNORE 1 ROWS;

如果文本数据保存在一个其他类型的文件中，可以使用相应的方法将其读取到内存中，然后使用INSERT INTO

Jika data teks disimpan dalam fail CSV, anda boleh menggunakan pernyataan SQL berikut untuk mengimport data:

SELECT COUNT(*) FROM text_data;

3. Jika data teks disimpan dalam fail jenis lain, anda boleh menggunakan kaedah yang sepadan untuk membacanya ke dalam memori, dan kemudian Gunakan pernyataan INSERT INTO untuk memasukkan data ke dalam jadual.

Analisis Teks

• Setelah data diimport ke dalam pangkalan data MySQL, anda boleh menggunakan pernyataan SQL untuk analisis teks. Berikut ialah beberapa operasi analisis teks yang biasa digunakan dan contoh pernyataan SQL yang sepadan:

Kira bilangan teks:

• SELECT SUM(LENGTH(content) - LENGTH(REPLACE(content, ' ', '')) + 1) FROM text_data;

Kira bilangan perkataan:

• SELECT * FROM text_data WHERE content LIKE '%keyword%';

Cari teks yang mengandungi kata kunci khusus
• :

Cari perkataan yang paling kerap muncul:

• SELECT word, COUNT(*) AS count FROM (
      SELECT DISTINCT SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(content, ' ', n), ' ', -1) AS word
      FROM text_data
      JOIN (
          SELECT 1 AS n UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4
      ) AS numbers
      ON CHAR_LENGTH(content) - CHAR_LENGTH(REPLACE(content, ' ', '')) >= n - 1
  ) AS words
  GROUP BY word
  ORDER BY count DESC
  LIMIT 10;

Cari gabungan dua perkataan yang paling kerap berlaku:

4. SELECT CONCAT(word1, ' ', word2) AS phrase, COUNT(*) AS count FROM (
       SELECT DISTINCT
           SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(content, ' ', n1), ' ', -1) AS word1,
           SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(content, ' ', n2), ' ', -1) AS word2
       FROM text_data
       JOIN (
           SELECT a.n + b.n * 10 AS n1, a.n + b.n * 10 + 1 AS n2
           FROM (
               SELECT 1 AS n
               UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4 UNION ALL SELECT 5
               UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 UNION ALL SELECT 9
           ) AS a
           CROSS JOIN (
               SELECT 0 AS n UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3
           ) AS b
       ) AS numbers
       ON CHAR_LENGTH(content) - CHAR_LENGTH(REPLACE(content, ' ', '')) >= n2 - 1
   ) AS phrases
   GROUP BY phrase
   ORDER BY count DESC
   LIMIT 10;

Paparan hasil dan visualisasi

Akhirnya, kita boleh setkan hasil visual Matplot seperti MySQL dan lib. , Tableau, dsb.) untuk memaparkan keputusan analisis.

Sebagai contoh, anda boleh menggunakan kod Python berikut untuk menggunakan Matplotlib untuk menjana histogram yang menunjukkan kekerapan setiap perkataan: 🎜

import matplotlib.pyplot as plt
import mysql.connector

cnx = mysql.connector.connect(user='your_username', password='your_password',
                              host='localhost',
                              database='analysis')
cursor = cnx.cursor()

query = ("SELECT word, COUNT(*) AS count FROM ("
         "SELECT DISTINCT SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(content, ' ', n), ' ', -1) AS word "
         "FROM text_data "
         "JOIN ("
         "SELECT 1 AS n UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4"
         ") AS numbers "
         "ON CHAR_LENGTH(content) - CHAR_LENGTH(REPLACE(content, ' ', '')) >= n - 1"
         ") AS words "
         "GROUP BY word "
         "ORDER BY count DESC "
         "LIMIT 10")

cursor.execute(query)

words = []
counts = []

for (word, count) in cursor:
    words.append(word)
    counts.append(count)

plt.bar(words, counts)
plt.xlabel('Word')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Frequency of Top 10 Words')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

cursor.close()
cnx.close()

🎜Di atas adalah langkah asas dan kod sampel untuk analisis teks menggunakan pangkalan data MySQL. Saya harap ia dapat membantu anda dalam kerja analisis teks anda dalam projek sebenar. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan pangkalan data MySQL untuk analisis teks?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!