bayes

bayes : PHP용 Naive- bayes 분류기

bayes 문서(텍스트 조각)를 가져와서 해당 문서가 어떤 카테고리에 속하는지 알려줍니다.

이 라이브러리는 nodejs lib @ https://github.com/ttezel/bayes에서 포팅되었습니다.

• nodejs의 입증되고 인기 있는 분류기 - https://www.npmjs.com/package/bayes
• PHP와 nodejs 라이브러리 모두에서 학습/훈련된 json 출력을 간단히 사용할 수 있도록 json 직렬화 서명을 유지했습니다.

이것을 무엇에 사용할 수 있나요?

텍스트 콘텐츠를 임의의 범주 집합으로 분류하는 데 이 기능을 사용할 수 있습니다. 예를 들어:

• 이메일은 스팸 인가요, 아니면 스팸이 아닌가요 ?
• 기술 , 정치 , 스포츠 에 대한 뉴스 기사인가요?
• 긍정적 인 감정을 표현하는 텍스트입니까, 아니면 부정적인 감정을 표현하는 것입니까?

설치 중

 composer require niiknow/ bayes

용법

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])

bayes 분류기의 인스턴스를 반환합니다.

인스턴스를 구성하려면 선택적 options 개체를 전달하세요. options 에 tokenizer 함수를 지정하면 해당 함수가 인스턴스의 토크나이저로 사용됩니다.

$classifier->learn(text, category)

text 어떤 category 에 속하는지 분류자에게 알려주세요. 분류자를 더 많이 가르칠수록 분류자의 신뢰성이 높아집니다. 이전에 본 적이 없는 새로운 문서를 식별하기 위해 학습한 내용을 사용할 것입니다.

$classifier->categorize(text)

text 속한다고 생각되는 category 반환합니다. 판단은 .learn() 으로 가르친 내용을 기반으로 합니다.

$classifier->probabilities(text)

알려진 각 범주에 대한 확률을 추출합니다.

$classifier->toJson()

분류자의 JSON 표현을 반환합니다.

$classifier->fromJson(jsonStr)

JSON 표현에서 분류자 인스턴스를 반환합니다. $classifier->toJson() 에서 얻은 JSON 표현과 함께 이것을 사용하십시오.

불용어

생성자에서 자체 토크나이저 함수를 전달할 수 있습니다. 예:

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);

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