主要技術:
1.文章關鍵詞提取。
2.推薦相關文章(產品)。
最近有很多網友問，以php為例說明php中“關鍵詞提取”的實現，而這也是“相關文章推薦”的前提。
它基本上分為以下步驟:
1.文章的分段:
php的中文分詞程序還是挺多的，從前輩們的scws到純php實現的PHP解析，PHP CWS (PHP CWS)和自己開發的robbe擴展。
這裏的解釋是使用“robbe分詞擴展”來分詞。robbe可能不是最好的，但壹定是最快的。
所選的斷詞工具需要支持停用字詞過濾。
2.統計詞條的詞頻並排序:
文章分段後，統計每個條目出現的次數。然後按詞頻降序排序，妳想要的結果就在前幾個詞裏。
前提是去掉詞頻高的停用詞，否則會得到壹些無用的停用詞。？
目前，許多web系統使用許多自然語言處理技術來改善客戶體驗。主要技術有:1。文章關鍵詞提取。2.相關文章(產品)推薦。最近有很多網友問，以php為例來說明php中“關鍵詞提取”的實現，而這也是實現“相關文章推薦”的前提。
它基本上分為以下步驟:
1.文章的分詞:現在針對php的中文分詞程序還是很多的，從前輩們的scws到純php實現的PHP解析，phpcws(phpcws)和自己開發的robbe擴展。這裏的解釋是使用“robbe分詞擴展”來分詞。robbe可能不是最好的，但壹定是最快的。所選的斷詞工具需要支持停用字詞過濾。？
2.統計詞條的詞頻並排序:將壹篇文章分段後，統計每個詞條的出現次數，然後按詞頻降序排序，妳想要的結果就在前幾個詞裏。昌平IT培訓建議的前提是去掉詞頻高的停用詞，不然妳會得到壹些無用的停用詞。