Ein Leitfaden für Anfänger zur Verarbeitung natürlicher Sprache in PHP

Mit der Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zu einer sehr wichtigen Technologie geworden. NLP kann uns helfen, die menschliche Sprache besser zu verstehen und zu analysieren, um einige automatisierte Aufgaben zu erfüllen, wie z. B. intelligenten Kundenservice, Stimmungsanalyse, maschinelle Übersetzung usw. In diesem Artikel behandeln wir die Grundlagen und Tools für die Verarbeitung natürlicher Sprache mit PHP.

1. Was ist die Verarbeitung natürlicher Sprache?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine Methode, die künstliche Intelligenz nutzt, um menschliche Sprache zu verarbeiten und zu verstehen. Es deckt viele Aspekte der Technologie ab, einschließlich Textverarbeitung, Spracherkennung, semantische Analyse usw. Unter diesen ist die Textverarbeitung die am weitesten verbreitete Technologie, die hauptsächlich Textsegmentierung, Wortartkennzeichnung, Entitätserkennung usw. umfasst.

2. Verarbeitung natürlicher Sprache in PHP

Als weit verbreitete Programmiersprache verfügt PHP auch über viele Tools und Bibliotheken, die für die Verarbeitung natürlicher Sprache geeignet sind. Nachfolgend stellen wir einige der am häufigsten verwendeten Tools und Bibliotheken vor.

2.1 Wortsegmentierungstool

Die Wortsegmentierung ist ein sehr grundlegendes Glied in der Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie schneidet hauptsächlich Text nach bestimmten Regeln in Wörter. In PHP stehen viele Open-Source-Wortsegmentierungstools zur Verfügung, wie z. B. jieba-php, php-segment usw. Nehmen wir jieba-php als Beispiel, um zu demonstrieren, wie es für die Segmentierung chinesischer Wörter verwendet wird.

// 导入分词工具类
require_once 'vendor/multi-operation/jieba-php/src/vendor/multi-operation/Jieba.php';
require_once 'vendor/multi-operation/jieba-php/src/vendor/multi-operation/Finalseg.php';

use FukuballJiebaJieba;
use FukuballJiebaFinalseg;

// 初始化分词器
Jieba::init();
Finalseg::init();

// 测试文本
$text = '这个菜单有酸辣粉、牛肉面、红烧肉、鱼香茄子等多种美食';

// 进行分词
$segments = Jieba::cut($text);

// 输出结果
print_r($segments);

Im obigen Code haben wir zuerst die Klassenbibliothek jieba-php importiert und den Tokenizer mit Jieba::init() und Finalseg::init() initialisiert. Als nächstes übergeben wir den zu segmentierenden Text an die Methode Jieba::cut(), um die segmentierten Wörter zu erhalten. Abschließend geben wir die Ergebnisse über print_r() aus.

2.2 Part-of-Speech-Tagging-Tool

Part-of-Speech-Tagging ist ein wichtiger Teil der Verarbeitung natürlicher Sprache. Es kann uns helfen, die Bedeutung jedes Wortes in einem Satz besser zu verstehen. In PHP gibt es viele Bibliotheken, die für das Tagging von Wortarten verwendet werden können, wie z. B. phpgo-pos, phpjieba, php-ml usw. Nehmen wir phpgo-pos als Beispiel, um zu demonstrieren, wie man es für die Kennzeichnung chinesischer Wortarten verwendet.

// 导入词性标注类
require_once 'vendor/phpgo-pos/src/POSTag.php';

use KsamuelPhpGoPosTagger;
use KsamuelPhpGoTag;

// 测试文本
$text = 'PHP是一门很流行的编程语言';

// 进行词性标注
$tagger = new PosTagger();
$tags = $tagger->tag(explode(' ', $text));

// 输出结果
foreach ($tags as $tag) {
    echo $tag[0] . '/' . Tag::keyOf($tag[1]) . ' ';
}

Im obigen Code haben wir die Klassenbibliothek phpgo-pos importiert und PosTagger() verwendet, um einen Wortart-Tagger zu erstellen. Als nächstes übergeben wir den zu markierenden Text an die tag()-Methode, um die markierten Ergebnisse zu erhalten. Abschließend geben wir die Ergebnisse über die foreach-Schleife aus.

2.3 Entitätserkennungstool

Die Entitätserkennung ist ein weiteres wichtiges Glied in der Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie kann uns dabei helfen, Entitäten wie Personennamen, Ortsnamen und Organisationsnamen im Text zu identifizieren. In PHP gibt es auch einige Bibliotheken, die zur Entitätserkennung verwendet werden können, wie z. B. php-ner, php-nlp-tools usw. Nehmen wir PHP-NER als Beispiel, um zu demonstrieren, wie es zur Entitätserkennung verwendet wird.

// 导入实体识别类
require_once 'vendor/php-ner/src/Ner.php';

use AnalyzeNER;

// 测试文本
$text = '我是张三，来自北京市海淀区';

// 进行实体识别
$ner = new NER();
$entities = $ner->analyze($text);

// 输出结果
foreach ($entities as $entity) {
    echo $entity->getEntityType() . ': ' . $entity->getEntity() . "
";
}

Im obigen Code haben wir die PHP-NER-Klassenbibliothek importiert und NER() verwendet, um einen Entitätserkenner zu erstellen. Als nächstes übergeben wir den zu erkennenden Text an die Analyse()-Methode, um die erkannten Entitäten zu erhalten. Abschließend geben wir die Ergebnisse über die foreach-Schleife aus.

3. Zusammenfassung

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine sehr nützliche Technologie, die uns helfen kann, menschliche Sprache besser zu verstehen und zu analysieren. In PHP gibt es viele Tools und Bibliotheken, die für die Verarbeitung natürlicher Sprache geeignet sind, wie z. B. jieba-php, phpgo-pos, php-ner usw. Indem wir lernen, diese Tools und Bibliotheken zu verwenden, können wir unsere Ziele bei der Verarbeitung natürlicher Sprache besser erreichen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEin Leitfaden für Anfänger zur Verarbeitung natürlicher Sprache in PHP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!