Un guide complet pour mettre en œuvre les modèles de thème LDA dans PHP

Implémentation et application de l'algorithme LDA dans PHP

Dans les scénarios d'application axés sur les données d'aujourd'hui, comment extraire des informations utiles à partir d'un grand nombre de texte non structuré est devenu un sujet important. En tant qu'algorithme de modélisation de sujet populaire, LDA (allocation latente Dirichlet) est largement utilisé dans l'exploration de texte, le système de recommandation et les tâches de traitement du langage naturel. Bien qu'il soit plus courant dans les langues telles que Python et R, cet article vous mènera à travers la façon d'implémenter et d'appliquer ce puissant modèle en PHP.

Introduction à l'algorithme LDA

LDA est un modèle de probabilité génératif qui considère chaque document comme un mélange de sujets multiples, et chaque sujet se compose d'un ensemble de mots à forte probabilité. En modélisant les collections de documents, LDA peut trouver la structure sémantique potentielle dans le texte et améliorer efficacement la qualité de la récupération des informations et du clustering de contenu.

L'idée de base est que le document se compose de plusieurs sujets, chaque sujet se compose d'un vocabulaire multiple, grâce à un raisonnement itératif, le modèle peut sortir la distribution de sujet de chaque document et les mots clés de chaque sujet.

Préparation de la mise en œuvre de LDA en PHP

Bien que PHP ne soit pas un langage de science des données au sens traditionnel, avec ses puissantes capacités de fonctionnement du tableau, la logique principale de LDA peut être pleinement réalisée. Avant cela, nous devons terminer une série de travaux de prétraitement des données pour assurer l'efficacité de l'entrée du modèle.

Prétraitement des données

Le prétraitement du texte est une étape indispensable dans le traitement du langage naturel. Son objectif est de nettoyer les données afin que la modélisation ultérieure soit plus précise. Les opérations communes comprennent la suppression des mots d'arrêt, le retrait de la ponctuation, l'extraction en tige, etc.

 function preprocessText($text) {
    // Supprimer les mots d'arrêt、Marques de ponctuation, etc.
    $stopWords = ['de', 'Oui', 'exister', 'et', 'C'est']; // Exemples de mots d'arrêt
    $text = preg_replace('/[^\p{L}\s]/u', '', $text); // Supprimer la ponctuation
    $words = explode(' ', $text);
    $filteredWords = array_diff($words, $stopWords);
    return $filteredWords;
}

Construire un vocabulaire

Le glossaire enregistre les mots qui sont apparus dans tous les documents et leur fréquence d'occurrence. Il est non seulement utilisé pour la modélisation ultérieure, mais aussi un outil important pour comprendre les fonctionnalités du texte.

 function buildVocabulary($documents) {
    $vocabulary = [];
    foreach ($documents as $doc) {
        $words = preprocessText($doc);
        foreach ($words as $word) {
            if (isset($vocabulary[$word])) {
                $vocabulary[$word]++;
            } else {
                $vocabulary[$word] = 1;
            }
        }
    }
    return $vocabulary;
}

Implémentation de base de l'algorithme LDA

La LDA peut être obtenue par l'échantillonnage GIBBS ou l'inférence variationnelle. Ce qui suit est un cadre de base pour faciliter la compréhension de sa structure logique.

 function lda($documents, $numTopics) {
    // Initialiser l'allocation du sujet、document-Matrice de thèmeet主题-Matrice de vocabulaire
    // LDAde核心算法逻辑
    // Itérer et mettre à jour les paramètres du modèle
    // Retour au sujet-Matrice de vocabulaireetdocument-Matrice de thème
}

Application de LDA dans les projets réels

En intégrant les algorithmes LDA dans des projets PHP, nous pouvons facilement implémenter certaines fonctions pratiques telles que:

• Classification automatisée de contenu
• Recommandations de nouvelles personnalisées
• Clustering de texte des médias sociaux

Par exemple, lors de la création d'un système de recommandation de contenu, vous pouvez analyser les sujets de l'article lus par les utilisateurs via LDA et recommander en outre du contenu avec des sujets similaires, améliorant ainsi l'adhérence des utilisateurs et le taux de clics.

Résumer

Bien que PHP ne soit pas le langage grand public de l'apprentissage automatique, grâce à un traitement approprié des données et à la mise en œuvre de l'algorithme, nous pouvons toujours l'utiliser pour effectuer des tâches de modélisation complexes comme LDA. Cet article vous montre le processus complet du nettoyage de texte, la construction de vocabulaire à la mise en œuvre de l'algorithme, dans l'espoir d'apporter de nouvelles idées et des méthodes pratiques à votre projet PHP.