bayes

bayes : Un clasificador Naive- bayes para PHP

bayes toma un documento (fragmento de texto) y le dice a qué categoría pertenece ese documento.

Esta biblioteca fue portada desde una biblioteca nodejs @ https://github.com/ttezel/bayes

• Clasificador probado y popular en nodejs: https://www.npmjs.com/package/bayes
• Mantuvimos la firma de serialización json para que pueda simplemente usar la salida json aprendida/entrenada tanto de PHP como de la biblioteca nodejs.

¿Para qué puedo usar esto?

Puede utilizar esto para categorizar cualquier contenido de texto en cualquier conjunto arbitrario de categorías . Por ejemplo:

• ¿Es un correo electrónico spam o no es spam ?
• ¿Es un artículo de noticias sobre tecnología , política o deportes ?
• ¿Un fragmento de texto expresa emociones positivas o negativas ?

Instalación

 composer require niiknow/ bayes

Uso

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])

Devuelve una instancia de un clasificador bayes .

Pase un objeto options opcional para configurar la instancia. Si especifica una función tokenizer en options , se usará como tokenizador de la instancia.

$classifier->learn(text, category)

Enséñele a su clasificador a qué category pertenece el text . Cuanto más le enseñe a su clasificador, más confiable se volverá. Utilizará lo que ha aprendido para identificar nuevos documentos que no ha visto antes.

$classifier->categorize(text)

Devuelve la category a la que cree que pertenece text . Su juicio se basa en lo que le ha enseñado con .learn() .

$classifier->probabilities(text)

Extraiga las probabilidades para cada categoría conocida.

$classifier->toJson()

Devuelve la representación JSON de un clasificador.

$classifier->fromJson(jsonStr)

Devuelve una instancia de clasificador de la representación JSON. Utilice esto con la representación JSON obtenida de $classifier->toJson()

Palabras vacías

Puede pasar su propia función tokenizador en el constructor. Ejemplo:

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