PHP自动提取文章关键字的实现方法

最新推荐文章于 2023-09-23 09:54:52 发布

lilijuan

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本文介绍如何利用robbe分词器实现关键字提取。robbe分词器速度快且支持停止词过滤，适用于PHP系统中文章关键字提取及相关文章推荐等功能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

<?php header('content-type:text/html;charset:utf-8'); $__text__ = ''; $__mode__ = 2; $__timer__ = 0; $_act = ''; if ( isset($_POST['_act']) ) { $_act = $_POST['_act']; if ( $_act == 'split' ) { $__text__ = $_POST['text']; $__mode__ = intval( $_POST['mode'] ); $s_time = timer(); $_result = rb_split($__text__, $__mode__); $_keywords = array(); foreach ( $_result as $_value ) { if ( is_numeric($_value) ) continue; if ( ord($_value) > 127 && strlen($_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); }?>

<html> <head> <title> robbe分词测试程序 </title> <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"> <style type="text/css"> #box {width: 1000px;} .input-text {border: 1px solid #CCC;width: 1000px;height: 200px;background-color: #FFF;color: #555;font-size: 14px;} .link-box { overflow: hidden; zoom:1; padding-top:10px; } #submit-link {float:right;width:150px;height: 26px;line-height: 26px;background-color: #A50100;color: #FFF;font-weight: bold;text-align: center; text-decoration: none;font-size: 14px;} #info-link {float:right;width:300px;height: 26px;line-height: 26px; background-color: #A50100;color: #FFF;font-weight: bold;text-align: center; text-decoration: none;font-size: 14px;} .link-item {float: left;font-size: 14px;font-weight: bold; height: 26px;line-height: 26px;width: 100px;color: #A50100;} .title-item {height:30px;line-height: 30px;font-size: 14px;font-weight: bold;} </style> </head> <body> 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: <div id="box"> <div> 请输入文章内容： </div> <form name="robbe" method="post" action="" id="robbe"> <div> <textarea name="text" id="text"> <?=$__text__?> </textarea> </div> <input type="hidden" name="_act" value="split"> <div> <a><input type="radio" name="mode" value="1" <?=$__mode__==1?'checked="checked"':''?>>简易模式</a> <a><input type="radio" name="mode" value="2" <?=$__mode__==2?'checked="checked"':''?>>复杂模式</a> <a href="javascript:;" onclick="do_submit();return false;" id="submit-link" name="submit-link">robbe分词</a> </div> </form> <?php if ( $_act == 'split' ) { ?> <div> 关键字相关排序： </div> <div> <textarea> <?php foreach ( $_result as $_key => $_val ) echo $_key.'['.$_val.'] ';?> </textarea> </div> <?php }?> </div> <script type="text/javascript"> String.prototype.trim = function() {return this.replace(/^\s+|\s+$/g, '');} function do_submit() { var text = document.getElementById('text'); if ( text.value.trim() == '' ) return; document.robbe.submit(); } </script> </body></html>