php中无原生jieba，应优先使用scws扩展：安装pecl install scws，配置词典路径，结合停用词过滤与词性筛选，手写tf-idf时需基于语料库统计df、平滑idf并归一化tf。
PHP 里没有原生 jieba，别硬套 Python 那套逻辑
PHP 本身不支持 jieba 分词，所有“PHP 调用 jieba”的方案，本质都是绕路：要么启 Python 子进程（exec()），要么用 REST 接口转发，要么找 PHP 移植版（如 php-jieba）。这些方案在生产环境容易出问题——子进程超时、编码乱码、分词结果不稳定、部署多一层依赖。
真正轻量可控的做法是放弃 jieba，改用 PHP 原生可落地的方案：
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mb_split()+ 自定义停用词表做基础切词（适合简单场景，如标题关键词提取） - 用
scws扩展（C 实现，稳定、快、中文支持好，需服务器装扩展） - TF-IDF 计算完全可在 PHP 内完成，不需要外部模型
用 scws 提取关键词比自己写正则靠谱得多
scws 是专为中文设计的开源分词库，PHP 有官方扩展，分词准确率远高于 mb_split('/./u', $text) 这类暴力拆解。它内置词典、支持自定义词典和词性标注，还能过滤停用词。
实操要点：
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- 安装扩展：
pecl install scws，然后在php.ini加extension=scws.so - 初始化时指定词典路径（默认路径可能不存在，必须显式设置）：
$s = scws_new(); scws_set_dict($s, '/usr/local/scws/dict.utf8.xdb'); - 关键词提取不是直接调
scws_get_tops()就完事——它默认返回的是频次排序，不是 TF-IDF 排序；要加权，得自己算 IDF 或接简易语料库统计 - 注意编码：输入文本必须是 UTF-8，否则
scws_send_text()返回空
tfidf_calculate() 函数怎么写才不翻车
TF-IDF 不是魔法公式，它的效果高度依赖语料质量。PHP 里手写一个可用的版本，重点不在算法多精巧，而在避开三个坑：
- 文档频率（DF）不能只看当前文本——必须基于一个合理规模的参考语料集（比如你网站近 1000 篇文章的词频统计），否则
idf = log(N/df)中的N和df全是拍脑袋 - 不要对所有词都算 TF-IDF：先用
scws分词 + 停用词过滤（如“的”“了”“和”），再剔除单字词（除非业务明确需要），最后保留名词、动词等有效词性（scws_get_result()返回带attr字段） - TF 值建议用“词频 / 文本总词数”而非原始频次，避免长文本天然占优；IDF 建议加平滑：
idf = log((N + 1) / (df + 1)) + 1，防止未登录词权重为 0
线上服务别用 exec('python -m jieba') 做关键词提取
这个写法看起来省事，但实际会卡住你三类问题：
- 每次请求都
exec启一个 Python 进程，QPS 上不去，50 并发就可能触发系统fork失败 - Python 编码环境和 PHP 不一致：如果 PHP 用
mb_internal_encoding('UTF-8')，而 Python 脚本没设sys.stdout.reconfigure(encoding='utf-8')（或老版本没这方法），输出就是乱码 - 错误难捕获：
exec()的 stderr 默认丢弃，jieba加载失败、词典路径错、内存溢出，全变成空数组，你根本不知道哪错了
真要跨语言，不如起一个轻量 HTTP 服务（比如用 Flask 包一层 jieba），PHP 用 file_get_contents() 或 curl 调，至少超时、状态码、错误响应能看见。
关键词提取这事，越贴近数据源头（比如 CMS 发布时预计算），越稳定；越往后端推（比如用户访问时实时算），越容易暴露边界条件。
