bayes

bayes : Ein Naive- bayes -Klassifikator für PHP

bayes nimmt ein Dokument (Textstück) und teilt Ihnen mit, zu welcher Kategorie dieses Dokument gehört.

Diese Bibliothek wurde von einer NodeJS-Bibliothek unter https://github.com/ttezel/bayes portiert

• Bewährter und beliebter Klassifikator in NodeJS – https://www.npmjs.com/package/bayes
• Wir haben die JSON-Serialisierungssignatur beibehalten, sodass Sie einfach die erlernte/trainierte JSON-Ausgabe sowohl von PHP als auch von der NodeJS-Bibliothek verwenden können.

Wofür kann ich das verwenden?

Sie können damit beliebige Textinhalte in beliebige Kategorien kategorisieren. Zum Beispiel:

• Ist eine E-Mail Spam oder kein Spam ?
• Ist ein Nachrichtenartikel über Technologie , Politik oder Sport ?
• Drückt ein Text positive oder negative Emotionen aus?

Installieren

 composer require niiknow/ bayes

Verwendung

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 );

API

$classifier = new Niiknow bayes ([options])

Gibt eine Instanz eines Naive- bayes -Klassifikators zurück.

Übergeben Sie ein optionales options , um die Instanz zu konfigurieren. Wenn Sie in options eine tokenizer -Funktion angeben, wird diese als Tokenizer der Instanz verwendet.

$classifier->learn(text, category)

Bringen Sie Ihrem Klassifikator bei, zu welcher category der text gehört. Je mehr Sie Ihrem Klassifikator beibringen, desto zuverlässiger wird er. Das Gelernte wird genutzt, um neue Dokumente zu identifizieren, die es zuvor noch nicht gesehen hat.

$classifier->categorize(text)

Gibt die category zurück, zu der text seiner Meinung nach gehört. Seine Beurteilung basiert auf dem, was Sie ihm mit .learn() beigebracht haben.

$classifier->probabilities(text)

Extrahieren Sie die Wahrscheinlichkeiten für jede bekannte Kategorie.

$classifier->toJson()

Gibt die JSON-Darstellung eines Klassifikators zurück.

$classifier->fromJson(jsonStr)

Gibt eine Klassifikatorinstanz aus der JSON-Darstellung zurück. Verwenden Sie dies mit der JSON-Darstellung, die Sie von $classifier->toJson() erhalten haben.

Stoppwörter

Sie können im Konstruktor Ihre eigene Tokenizer-Funktion übergeben. Beispiel:

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);

MIT