自然语言处理 API 对于 PHP 语言的支持力度如何？有哪些不错的库可以使用？

2023-07-06 03:46

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自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种利用计算机技术处理人类语言的领域，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。自然语言处理 API 可以帮助开发人员更轻松地在应用程序中集成自然语言处理功能。PHP 作为一种非常流行的服务器端编程语言，它的自然语言处理 API 的支持情况如何？本文将探讨这个问题，并介绍一些不错的库可以使用。

自然语言处理 API 对于 PHP 的支持

自然语言处理 API 通常包括文本分析、语音识别、语音合成等功能。在 PHP 中，可以通过调用 API 的方式来实现这些功能，以下是一些流行的自然语言处理 API：

Google Cloud Natural Language API

Google Cloud Natural Language API 提供了文本分析功能，可以识别文本中的实体、情感、语句结构等信息。PHP 开发人员可以使用 Google Cloud Natural Language API 客户端库来调用该 API。以下是一个使用 Google Cloud Natural Language API 分析文本的示例代码：

<?php

require_once __DIR__ . "/vendor/autoload.php";

use GoogleCloudLanguageLanguageClient;

$language = new LanguageClient([
    "projectId" => "YOUR_PROJECT_ID",
]);

$text = "Google Cloud Natural Language API provides natural language understanding technologies to developers.";

$annotation = $language->analyzeEntities($text);

foreach ($annotation->entities() as $entity) {
    echo $entity["name"] . PHP_EOL;
}

上述代码中，使用 GoogleCloudLanguageLanguageClient 类初始化 LanguageClient 对象，并传递项目 ID。然后，使用 analyzeEntities 方法分析文本，并循环输出实体的名称。

IBM Watson Natural Language Understanding API

IBM Watson Natural Language Understanding API 提供了文本分析、关键词提取、情感分析等功能。PHP 开发人员可以使用 Watson SDK for PHP 客户端库来调用该 API。以下是一个使用 Watson SDK for PHP 分析文本的示例代码：

<?php

require_once __DIR__ . "/vendor/autoload.php";

use IBMWatsonAssistantV1Assistant;
use IBMWatsonNaturalLanguageUnderstandingV1;
use IBMWatsonNaturalLanguageUnderstandingV1ModelFeatures;

$naturalLanguageUnderstanding = new NaturalLanguageUnderstandingV1([
    "version" => "2019-07-12",
    "iam_apikey" => "YOUR_API_KEY",
    "url" => "YOUR_SERVICE_URL",
]);

$text = "IBM Watson Natural Language Understanding API provides natural language understanding technologies to developers.";

$features = new Features();
$features->setEntities(new stdClass());
$features->setKeywords(new stdClass());
$features->setSentiment(new stdClass());

$response = $naturalLanguageUnderstanding->analyze([
    "text" => $text,
    "features" => $features,
]);

foreach ($response->getResult()["entities"] as $entity) {
    echo $entity["text"] . PHP_EOL;
}

上述代码中，使用 IBMWatsonNaturalLanguageUnderstandingV1 类初始化 NaturalLanguageUnderstandingV1 对象，并传递 API 密钥和服务 URL。然后，使用 analyze 方法分析文本，并循环输出实体的文本。

Microsoft Azure Cognitive Services Text Analytics API

Microsoft Azure Cognitive Services Text Analytics API 提供了文本分析、情感分析等功能。PHP 开发人员可以使用 Microsoft Azure SDK for PHP 客户端库来调用该 API。以下是一个使用 Microsoft Azure SDK for PHP 分析文本的示例代码：

<?php

require_once __DIR__ . "/vendor/autoload.php";

use MicrosoftAzureCognitiveServicesTextAnalyticsTextAnalyticsClient;
use MicrosoftAzureCognitiveServicesTextAnalyticsModelsLanguageBatchInput;
use MicrosoftAzureCognitiveServicesTextAnalyticsModelsLanguageInput;
use MicrosoftAzureCognitiveServicesTextAnalyticsModelsLanguageResult;

$text = "Microsoft Azure Cognitive Services Text Analytics API provides natural language understanding technologies to developers.";

$textAnalyticsClient = new TextAnalyticsClient(
    new ApiKeyServiceClientCredentials("YOUR_API_KEY")
);

$languageBatchInput = new LanguageBatchInput();
$languageInput = new LanguageInput();
$languageInput->setText($text);
$languageInput->setId(1);
$languageBatchInput->setDocuments([$languageInput]);

$languageResult = $textAnalyticsClient->detectLanguage($languageBatchInput);

if (!empty($languageResult->getErrors())) {
    echo "Error: " . $languageResult->getErrors()[0]->getMessage() . PHP_EOL;
} else {
    $language = $languageResult->getDocuments()[0]->getDetectedLanguages()[0]->getName();
    echo "Language: " . $language . PHP_EOL;
}

上述代码中，使用 MicrosoftAzureCognitiveServicesTextAnalyticsTextAnalyticsClient 类初始化 TextAnalyticsClient 对象，并传递 API 密钥。然后，使用 detectLanguage 方法分析文本的语言，并输出语言名称。

自然语言处理库

除了使用自然语言处理 API，还可以使用一些自然语言处理库来实现相应的功能。以下是一些不错的自然语言处理库：

OpenNLP

OpenNLP 是一个基于 Java 的自然语言处理工具包，提供了词性标注、命名实体识别、句法分析等功能。虽然 OpenNLP 是一个 Java 库，但是可以通过 PHP 的 exec 函数来调用它。以下是一个使用 OpenNLP 分析文本的示例代码：

<?php

$text = "Google Cloud Natural Language API provides natural language understanding technologies to developers.";

$output = [];
exec("java -mx4g -cp "opennlp-tools-1.9.3.jar" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP -annotators tokenize,ssplit,pos,lemma,ner -file -", $output);

foreach ($output as $line) {
    $annotation = json_decode($line, true);

    foreach ($annotation["sentences"] as $sentence) {
        foreach ($sentence["tokens"] as $token) {
            echo $token["word"] . "/" . $token["pos"] . PHP_EOL;
        }
    }
}

上述代码中，使用 PHP 的 exec 函数来调用 OpenNLP，分析文本的词性标注和命名实体识别。然后，循环输出每个词的词性标记和命名实体标记。

NLTK

NLTK 是一个基于 Python 的自然语言处理工具包，提供了分词、词性标注、命名实体识别等功能。PHP 开发人员可以使用 PHP Python Extension 来调用 NLTK。以下是一个使用 NLTK 分析文本的示例代码：

<?php

$text = "Google Cloud Natural Language API provides natural language understanding technologies to developers.";

$python = new Python();
$python->run("import nltk");
$python->run("nltk.download("punkt")");
$python->run("nltk.download("averaged_perceptron_tagger")");
$python->run("nltk.download("maxent_ne_chunker")");
$python->run("nltk.download("words")");
$python->run("from nltk.tokenize import word_tokenize");
$python->run("from nltk import pos_tag, ne_chunk");
$python->run("text = "" . $text . """);
$python->run("tokens = word_tokenize(text)");
$python->run("tags = pos_tag(tokens)");
$python->run("chunks = ne_chunk(tags)");
$python->run("for chunk in chunks: print(chunk)");

$output = $python->output();
echo $output;

上述代码中，使用 PHP Python Extension 调用 NLTK，分析文本的词性标注和命名实体识别。然后，输出命名实体标记。