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当然， 本文不是要对中文搜索引擎做研究， 而是分享如果用 PHP 做一个站内搜索引擎。 本文是这个系统中的一篇。
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。
<div class="codetitle"><a style="CURSOR: pointer" data="94677" class="copybut" id="copybut94677" onclick="doCopy('code94677')"> 代码如下:<div class="codebody" id="code94677">
<?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)：
<div class="codetitle"><a style="CURSOR: pointer" data="86391" class="copybut" id="copybut86391" onclick="doCopy('code86391')"> 代码如下:<div class="codebody" id="code86391">
<?php
require_once('NLP.php');
var_dump(NLP::tokenize('Hello,World!'));
?>
（编辑：李大同）
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