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PHP中文分詞工具ICTCLAS的使用介紹_PHP教程

2020-03-22 18:54:51
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來源:轉載
供稿:網友
對于中文搜索引擎來說, 中文分詞是整個系統最基礎的部分之一, 因為目前基于單字的中文搜索算法并不是太好。 當然, 本文不是要對中文搜索引擎做研究, 而是分享如果用 PHP 做一個站內搜索引擎。 本文是這個系統中的一篇。

我使用的分詞工具是中科院計算所的開源版本的 ICTCLAS。 另外還有開源的 Bamboo, 我隨后也會對該工具進行調研。

從 ICTCLAS 出發是個不錯的選擇, 因為其算法傳播比較廣泛, 有公開的學術文檔, 并且編譯簡單, 庫依賴少。 但目前只提供了 C/C++, Java 和 C# 版本的代碼, 并沒有 PHP 版本的代碼。 怎么辦呢? 也許可以學習它的 C/C++ 源碼和學術文檔中, 然后再開發一個 PHP 版本出來。 不過, 我要使用進程間通信, 在 PHP 代碼里調用 C/C++ 版本的可執行文件。

下載源碼解壓后, 在有 C++ 開發庫和編譯環境的機器上直接 make ictclas 即可。 它的 Makefile 腳本有個錯誤, 執行測試的代碼沒有加上'。/', 當然不能像 Windows 下執行成功了。 但也不影響編譯結果。

進行中文分詞的 PHP 類就在下面了, 用 proc_open() 函數來執行分詞程序, 并通過管道和其交互, 輸入要進行分詞的文本, 讀取分詞結果。

 array("pipe", "r"),           1 => array("pipe", "w"),        );        $cmd = self::$cmd_path . "/ictclas";        $process = proc_open($cmd, $descriptorspec, $pipes);        if (is_resource($process)) {            $str = iconv('utf-8', 'gbk', $str);            fwrite($pipes[0], $str);            $output = stream_get_contents($pipes[1]);            fclose($pipes[0]);            fclose($pipes[1]);            $return_html' target='_blank'>value = proc_close($process);        }        /*        $cmd = "printf '$input' | " . self::$cmd_path . "/ictclas";        exec($cmd, $output, $ret);        $output = join("/n", $output);        */        $output = trim($output);        $output = iconv('gbk', 'utf-8', $output);        return $output;    }    /**     * 進行分詞, 返回詞語列表.     */    function tokenize($str){        $tokens = array();        $output = self::cmd($input);        if($output){            $ps = preg_split('//s+/', $output);            foreach($ps as $p){                list($seg, $tag) = explode('/', $p);                $item = array(                    'seg' => $seg,                    'tag' => $tag,                    );                $tokens[] = $item;            }        }        return $tokens;    }}NLP::set_cmd_path(dirname(__FILE__));?>

使用起來很簡單(確保 ICTCLAS 編譯后的可執行文件和詞典在當前目錄):

http://www.bkjia.com/PHPjc/752514.htmlwww.bkjia.comtruehttp://www.bkjia.com/PHPjc/752514.htmlTechArticle對于中文搜索引擎來說, 中文分詞是整個系統最基礎的部分之一, 因為目前基于單字的中文搜索算法并不是太好。 當然, 本文不是要對中...

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