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今日のデータ駆動型アプリケーションシナリオでは、多数の非構造化されたテキストから有用な情報を抽出する方法が重要なトピックになりました。人気のあるトピックモデリングアルゴリズムとして、LDA（潜在的なディリクレの割り当て）は、テキストマイニング、推奨システム、および自然言語処理タスクで広く使用されています。 PythonやRなどの言語ではより一般的ですが、この記事では、この強力なモデルをPHPに実装および適用する方法を説明します。
LDAは、各ドキュメントを複数のトピックの混合と見なす生成確率モデルであり、各トピックは確率が高い単語のセットで構成されています。ドキュメントコレクションをモデル化することにより、LDAはテキストの潜在的なセマンティック構造を見つけ、情報の検索とコンテンツクラスタリングの品質を効果的に向上させることができます。
基本的なアイデアは、ドキュメントが複数のトピックで構成され、各トピックは複数の語彙で構成されていることです。反復的な推論により、モデルは各ドキュメントのトピック分布と各トピックのキーワードを出力できます。
PHPは伝統的な意味でのデータサイエンス言語ではありませんが、その強力な配列動作機能を備えていますが、LDAのコアロジックを完全に実現できます。この前に、モデル入力の有効性を確保するために、一連のデータ前処理作業を完了する必要があります。
テキストの前処理は、自然言語処理に不可欠なステップです。その目標は、その後のモデリングがより正確になるようにデータをクリーニングすることです。一般的な操作には、停止単語の削除、句読点の削除、抽出などが含まれます。
function preprocessText($text) {
// 停止単語を削除します、句読点など
$stopWords = ['の', 'はい', '存在する', 'そして', 'その']; // 例を停止します
$text = preg_replace('/[^\p{L}\s]/u', '', $text); // 句読点を削除します
$words = explode(' ', $text);
$filteredWords = array_diff($words, $stopWords);
return $filteredWords;
}用語集は、すべてのドキュメントに表示されている単語とその発生頻度を記録します。それは後続のモデリングに使用されるだけでなく、テキスト機能を理解するための重要なツールでもあります。
function buildVocabulary($documents) {
$vocabulary = [];
foreach ($documents as $doc) {
$words = preprocessText($doc);
foreach ($words as $word) {
if (isset($vocabulary[$word])) {
$vocabulary[$word]++;
} else {
$vocabulary[$word] = 1;
}
}
}
return $vocabulary;
}LDAは、ギブスのサンプリングまたは変分推論を通じて達成できます。以下は、その論理構造の理解を促進するための基本的なフレームワークです。
function lda($documents, $numTopics) {
// トピックの割り当てを初期化します、書類-テーママトリックスそして主题-語彙マトリックス
// LDAの核心算法逻辑
// モデルパラメーターを反復および更新します
// トピックに戻ります-語彙マトリックスそして書類-テーママトリックス
}LDAアルゴリズムをPHPプロジェクトに統合することにより、次のような実用的な機能を簡単に実装できます。
たとえば、コンテンツの推奨システムを構築するときは、LDAを通じてユーザーが読んだ記事のトピックを分析し、同様のトピックを含むコンテンツをさらに推奨して、ユーザーの粘着性とクリックスルーレートを改善できます。
PHPは機械学習の主流の言語ではありませんが、適切なデータ処理とアルゴリズムの実装を通じて、LDAなどの複雑なモデリングタスクを完了するために使用できます。この記事では、テキストクリーニング、語彙構造からアルゴリズムの実装までの完全なプロセスを示し、PHPプロジェクトに新しいアイデアと実用的な方法をもたらすことを望んでいます。
