bayes

bayes : مُصنف Naive- bayes لـ PHP

يأخذ bayes مستندًا (قطعة من النص)، ويخبرك بالفئة التي ينتمي إليها هذا المستند.

تم نقل هذه المكتبة من Nodejs lib @ https://github.com/ttezel/bayes

• مُصنف مثبت وشائع في Nodejs - https://www.npmjs.com/package/bayes
• لقد احتفظنا بتوقيع تسلسل json حتى تتمكن ببساطة من استخدام مخرجات json التي تم تعلمها/تدريبها من مكتبة PHP وnodejs.

ما الذي يمكنني استخدامه لهذا؟

يمكنك استخدام هذا لتصنيف أي محتوى نصي إلى أي مجموعة عشوائية من الفئات . على سبيل المثال:

• هل يعتبر بريدًا إلكترونيًا مزعجًا أم ليس بريدًا عشوائيًا ؟
• هل هي مقالة إخبارية عن التكنولوجيا أو السياسة أو الرياضة ؟
• هل قطعة من النص تعبر عن مشاعر إيجابية أم مشاعر سلبية ؟

التثبيت

bayes">

 composer require niiknow/ bayes

الاستخدام

bayes(); // teach it positive phrases $classifier->learn('amazing, awesome movie!! Yeah!! Oh boy.', 'positive'); $classifier->learn('Sweet, this is incredibly, amazing, perfect, great!!', 'positive'); // teach it a negative phrase $classifier->learn('terrible, shitty thing. Damn. Sucks!!', 'negative'); // now ask it to categorize a document it has never seen before $classifier->categorize('awesome, cool, amazing!! Yay.'); // => 'positive' // serialize the classifier's state as a JSON string. $stateJson = $classifier->toJson(); // load the classifier back from its JSON representation. $classifier->fromJson($stateJson); ">

 $ classifier = new  Niiknow  bayes ();

// teach it positive phrases

$ classifier -> learn ( ' amazing, awesome movie!! Yeah!! Oh boy. ' , ' positive ' );
$ classifier -> learn ( ' Sweet, this is incredibly, amazing, perfect, great!! ' , ' positive ' );

// teach it a negative phrase

$ classifier -> learn ( ' terrible, shitty thing. Damn. Sucks!! ' , ' negative ' );

// now ask it to categorize a document it has never seen before

$ classifier -> categorize ( ' awesome, cool, amazing!! Yay. ' );
// => 'positive'

// serialize the classifier's state as a JSON string.
$ stateJson = $ classifier -> toJson ();

// load the classifier back from its JSON representation.
$ classifier -> fromJson ( $ stateJson );

واجهة برمجة التطبيقات

$classifier = new Niiknow bayes ([options])

إرجاع مثيل لمصنف Naive bayes .

قم بتمرير كائن options اختيارية لتكوين المثيل. إذا قمت بتحديد وظيفة tokenizer في options ، فسيتم استخدامه كرمز مميز للمثيل.

$classifier->learn(text, category)

قم بتعليم المصنف الخاص بك category التي ينتمي إليها text . كلما قمت بتعليم مصنفك أكثر، أصبح أكثر موثوقية. وسوف يستخدم ما تعلمه لتحديد المستندات الجديدة التي لم يرها من قبل.

$classifier->categorize(text)

إرجاع category التي يعتقد أن text ينتمي إليها. يعتمد حكمه على ما علمته إياه .learn() .

$classifier->probabilities(text)

استخراج الاحتمالات لكل فئة معروفة.

$classifier->toJson()

إرجاع تمثيل JSON للمصنف.

$classifier->fromJson(jsonStr)

إرجاع مثيل مصنف من تمثيل JSON. استخدم هذا مع تمثيل JSON الذي تم الحصول عليه من $classifier->toJson()

كلمات التوقف

يمكنك تمرير وظيفة الرمز المميز الخاصة بك في المُنشئ. مثال:

bayes($options);">

 // array containing stopwords
$stopwords = array("der", "die", "das", "the");

// escape the stopword array and implode with pipe
$s = '~^W*('.implode("|", array_map("preg_quote", $stopwords)).')W+b|bW+(?1)W*$~i';

$options['tokenizer'] = function($text) use ($s) {
            // convert everything to lowercase
            $text = mb_strtolower($text);

            // remove stop words
            $text = preg_replace($s, '', $text);

            // split the words
            preg_match_all('/[[:alpha:]]+/u', $text, $matches);

            // first match list of words
            return $matches[0];
        };

$classifier = new niiknow bayes ($options);

معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا