PHP中文分词工具ICTCLAS的使用介绍_PHP教程

我使用的分词工具是中科院计算所的开源版本的 ICTCLAS。 另外还有开源的 Bamboo， 我随后也会对该工具进行调研。

从 ICTCLAS 出发是个不错的选择， 因为其算法传播比较广泛， 有公开的学术文档， 并且编译简单， 库依赖少。 但目前只提供了 C/C++， Java 和 C# 版本的代码， 并没有 PHP 版本的代码。 怎么办呢? 也许可以学习它的 C/C++ 源码和学术文档中， 然后再开发一个 PHP 版本出来。 不过， 我要使用进程间通信， 在 PHP 代码里调用 C/C++ 版本的可执行文件。

下载源码解压后， 在有 C++ 开发库和编译环境的机器上直接 make ictclas 即可。 它的 Makefile 脚本有个错误， 执行测试的代码没有加上'。/'， 当然不能像 Windows 下执行成功了。 但也不影响编译结果。

进行中文分词的 PHP 类就在下面了， 用 proc_open() 函数来执行分词程序， 并通过管道和其交互， 输入要进行分词的文本， 读取分词结果。

<!--?php
class NLP{
    private static $cmd_path;
    // 不以'/'结尾
    static function set_cmd_path($path){
        self::$cmd_path = $path;
    }
    private function cmd($str){
        $descriptorspec = array(
           0 =--> 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]);
            $return_value = proc_close($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 $output;
    }
    /**
     * 进行分词, 返回词语列表.
     */
    function tokenize($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__));
?>

使用起来很简单(确保 ICTCLAS 编译后的可执行文件和词典在当前目录)：

<!--?php
require_once('NLP.php');
var_dump(NLP::tokenize('Hello, World!'));
?-->

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