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오늘날의 데이터 중심의 응용 프로그램 시나리오에서 많은 수의 비정형 텍스트에서 유용한 정보를 추출하는 방법이 중요한 주제가되었습니다. 인기있는 주제 모델링 알고리즘으로 LDA (잠재적 인 Dirichlet 할당)는 텍스트 마이닝, 권장 시스템 및 자연어 처리 작업에 널리 사용됩니다. Python 및 R과 같은 언어에서는 더 일반적이지만이 기사는 PHP 에서이 강력한 모델을 구현하고 적용하는 방법을 안내합니다.
LDA는 각 문서를 여러 주제의 혼합으로 간주하는 생성 확률 모델이며 각 주제는 확률이 높은 단어 세트로 구성됩니다. LDA는 문서 컬렉션을 모델링하여 텍스트의 잠재적 의미 구조를 찾아 정보 검색 및 컨텐츠 클러스터링의 품질을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.
기본 아이디어는 문서가 여러 주제로 구성되며 각 주제는 여러 어휘로 구성되며, 반복적 인 추론을 통해 모델은 각 문서의 주제 분포와 각 주제의 키워드를 출력 할 수 있습니다.
PHP는 전통적인 의미의 데이터 과학 언어는 아니지만 강력한 배열 작동 기능을 갖춘 LDA의 핵심 논리를 완전히 실현할 수 있습니다. 그 전에는 모델 입력의 효과를 보장하기 위해 일련의 데이터 전처리 작업을 완료해야합니다.
텍스트 전처리는 자연어 처리에 필수적인 단계입니다. 목표는 데이터를 청소하여 후속 모델링이 더 정확하도록하는 것입니다. 일반적인 작업에는 중지 단어 제거, 구두점 제거, 강화 추출 등이 포함됩니다.
function preprocessText($text) {
// 중지 단어를 제거하십시오、구두점 마크 등
$stopWords = ['~의', '예', '존재하다', '그리고', '그것은']; // 예제 중지 단어
$text = preg_replace('/[^\p{L}\s]/u', '', $text); // 구두점을 제거하십시오
$words = explode(' ', $text);
$filteredWords = array_diff($words, $stopWords);
return $filteredWords;
}용어집은 모든 문서에 나타난 단어와 발생 빈도를 기록합니다. 후속 모델링에 사용될뿐만 아니라 텍스트 기능을 이해하는 데 중요한 도구도 사용됩니다.
function buildVocabulary($documents) {
$vocabulary = [];
foreach ($documents as $doc) {
$words = preprocessText($doc);
foreach ($words as $word) {
if (isset($vocabulary[$word])) {
$vocabulary[$word]++;
} else {
$vocabulary[$word] = 1;
}
}
}
return $vocabulary;
}LDA는 Gibbs 샘플링 또는 변이체 추론을 통해 달성 될 수 있습니다. 다음은 논리적 구조에 대한 이해를 촉진하는 기본 프레임 워크입니다.
function lda($documents, $numTopics) {
// 주제 할당 초기화、문서-테마 매트릭스그리고主题-어휘 매트릭스
// LDA~의核心算法逻辑
// 모델 매개 변수를 반복하고 업데이트합니다
// 주제로 돌아갑니다-어휘 매트릭스그리고문서-테마 매트릭스
}LDA 알고리즘을 PHP 프로젝트에 통합하면 다음과 같은 실용적인 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다.
예를 들어, 컨텐츠 권장 시스템을 구축 할 때 LDA를 통해 사용자가 읽은 기사 주제를 분석하고 유사한 주제를 가진 컨텐츠를 추가로 추천하여 사용자 고집과 클릭률을 향상시킬 수 있습니다.
PHP는 머신 러닝의 주류 언어는 아니지만 적절한 데이터 처리 및 알고리즘 구현을 통해 LDA와 같은 복잡한 모델링 작업을 완료하는 데 여전히이를 사용할 수 있습니다. 이 기사에서는 텍스트 청소, 어휘 구성에서 알고리즘 구현에 이르기까지 새로운 아이디어와 실용적인 방법을 PHP 프로젝트에 가져 오기를 희망합니다.
