PHP开发中如何实现百度文心一言随机语句的关键词提取功能？

1. 介绍

百度文心一言是一款提供各种漂亮的语句的API服务。随机语句可以用于网站的美化，提供更好的用户体验，同时，也可以用于文章的填充和产生。但是我们不仅想要随机语句，还想让这些语句与我们的主题相关。这就需要利用自然语言处理技术，从文章的内容中提取关键词，以便更好地与随机语句配对。

2. 关键词提取功能

2.1 计算词频

计算文章中每个单词出现的频率是提取关键词的基础。下面是一个基本的算法框架：

   $text = "这是一篇测试文章";
   $stopWords = array("是", "一", "篇");
   //将文章分割成单词
   $words = preg_split('/\W+/u', $text, -1, PREG_SPLIT_NO_EMPTY);
   $frequency = array();
   foreach ($words as $word) {
       if (!in_array($word, $stopWords)) {
           if (isset($frequency[$word])) {
               $frequency[$word]++;
           } else {
               $frequency[$word] = 1;
           }
       }
   }
   arsort($frequency);

上述代码会将文章中的单词进行分割，并且去除特定的停用词（例如“是，一，篇”等词语）。接着使用PHP数组计算每个单词出现的频率。

2.2 计算TF-IDF值

计算每个单词在文章中出现的频率，能够帮助我们找到一些常用的词语，但是并不能完全代表文章的主题。例如，“是，一，篇”这些常用词语并没有告诉我们文章的主题是什么。因此，我们要考虑使用TF-IDF值，它可以计算出每个单词在文章中的重要性程度。

TF-IDF值由两部分组成。第一部分是Term Frequency（词频），它表示单词在文章中出现的频率。第二部分是Inverse Document Frequency（反文本频率），它表示当前单词在文本集合中的唯一性。例如，“篮球”这个单词在篮球文章中出现频率很高，但如果将它与其他主题的文章一起考虑，它的IDF值就会很低。

下面是一个简单的实现：

   $text = "这是一篇测试文章";
   $stopWords = array("是", "一", "篇");
   //将文章分割成单词
   $words = preg_split('/\W+/u', $text, -1, PREG_SPLIT_NO_EMPTY);
   //计算每个单词出现的频率
   $frequency = array();
   foreach ($words as $word) {
       if (!in_array($word, $stopWords)) {
           if (isset($frequency[$word])) {
               $frequency[$word]++;
           } else {
               $frequency[$word] = 1;
           }
       }
   }
   //计算每个单词的TF-IDF值
   $totalWords = count($words);
   $tfidf = array();
   foreach ($frequency as $word => $freq) {
       $tf = $freq / $totalWords;
       $df = getDocumentFrequency($word, $articles);
       $idf = log(count($articles) / $df);
       $tfidf[$word] = $tf * $idf;
   }
   arsort($tfidf);
   function getDocumentFrequency($word, $articles) {
       $df = 0;
       $word = preg_quote($word, '/');
       foreach ($articles as $article) {
           if (preg_match("/\b$word\b/iu", $article)) {
               $df++;
           }
       }
       return $df;
   }

上述代码会先使用我们之前介绍的方法计算文章中每个单词出现的频率。然后使用TF-IDF公式计算每个单词的值，并最终按照TF-IDF值排序。其中getDocumentFrequency函数会返回当前单词在文本集合中的出现次数。

3. 百度文心一言随机语句

百度文心一言提供了大量随机语句的API接口。下面是一个简单的例子：

   $url = 'https://v1.hitokoto.cn';
   $data = file_get_contents($url);
   $data = json_decode($data, true);
   $hitokoto = $data['hitokoto'];

该接口可以使用curl或file_get_contents方法，从服务器中获取到随机语句。其中$data是一个JSON格式的字符串，我们使用json_decode方法将其转换为PHP数组。最终，取出数组中的hitokoto键的值即可。

4. 结合关键词提取与随机语句

现在我们已经知道了如何计算文章中每个单词的TF-IDF值，并且也知道了怎么从百度文心一言中获取随机语句。现在，我们要将这两部分代码结合起来，生成一些与文章主题相关的语句。

   $url = 'https://v1.hitokoto.cn';
   $data = file_get_contents($url);
   $data = json_decode($data, true);
   $hitokoto = $data['hitokoto'];
   $text = "这是一篇测试文章";
   $stopWords = array("是", "一", "篇");
   $words = preg_split('/\W+/u', $text, -1, PREG_SPLIT_NO_EMPTY);
    
   //计算每个单词的TF-IDF值
   $totalWords = count($words);
   $tfidf = array();
   foreach ($frequency as $word => $freq) {
       $tf = $freq / $totalWords;
       $df = getDocumentFrequency($word, $articles);
       $idf = log(count($articles) / $df);
       $tfidf[$word] = $tf * $idf;
   }
   arsort($tfidf);
   //选择TF-IDF值最高的前10个单词
   $keywords = array_slice(array_keys($tfidf), 0, 10);
   $keywords = array_diff($keywords, $stopWords);
   //检索关键词，然后从百度文心一言中获取随机语句
   $selectedHitokoto = '';
   foreach ($keywords as $keyword) {
       $url = 'https://api.lovelive.tools/api/SweetNothings/?keyword=' . urlencode($keyword);
       $data = file_get_contents($url);
       $data = json_decode($data, true);
       $hitokoto = $data['return'];
       if (!empty($hitokoto)) {
           $selectedHitokoto = $hitokoto;
           break;
       }
   }
   if (empty($selectedHitokoto)) {
       $selectedHitokoto = $hitokoto;
   }
   echo $selectedHitokoto;

上述代码先使用百度文心一言的API接口获取随机语句。然后使用之前的方法计算文章中每个单词的TF-IDF值，并选择TF-IDF值最高的前10个单词作为关键字。接着检索这些关键字，从另一个第三方API中获取一些随机语句。最后，选择最匹配的语句，作为文章的附属。

5. 总结

本文详细介绍了如何在PHP开发中实现百度文心一言随机语句的关键词提取功能。通过实现这个算法，我们可以为文章生成一些与主题相关的优美语句。同时，该算法也可以作为语言处理和文本分析的入门学习资料。