Wie man mit PHP Modelle für die Textstimmungsanalyse und Emotionserkennung erstellt

So verwenden Sie PHP zum Erstellen von Text-Sentiment-Analyse- und Emotionserkennungsmodellen

Einführung:
Mit der Popularität von sozialen Medien und elektronischer Kommunikation verwenden Menschen zunehmend Text als Mittel zum Ausdruck von Emotionen und Emotionen. Daher besteht ein zunehmender Bedarf an Text-Sentiment-Analyse und Emotionserkennung. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit PHP ein einfaches und effektives Modell zur Textstimmungsanalyse und Emotionserkennung erstellen.

1. Vorbereitung:
Bevor wir mit der Erstellung des Modells beginnen, müssen wir PHP und zugehörige Bibliotheken zur Verarbeitung natürlicher Sprache installieren. PHP verfügt über viele Open-Source-Bibliotheken von Drittanbietern zur Auswahl, wie zum Beispiel: php-nlp-tools und TextAnalysis usw. Diese Bibliotheken stellen grundlegende Funktionen für die Textverarbeitung bereit, z. B. Wortsegmentierung, Wortartkennzeichnung und Stimmungsanalyse. In diesem Artikel verwenden wir PHP-NLP-Tools.

2. Datenvorbereitung:
Für den Aufbau eines Modells ist ein Trainingssatz erforderlich, der Textbeispiele enthalten sollte, die mit Emotionen oder Stimmungskategorien gekennzeichnet sind. Diese Beispiele können aus öffentlichen Datensätzen bezogen oder selbst manuell mit Anmerkungen versehen werden. Textbeispiele können Filmrezensionen, Social-Media-Beiträge, Nachrichtenartikel usw. sein.

3. Feature-Auswahl:
Bevor wir das Modell erstellen, müssen wir Features aus dem Text extrahieren. Ein gängiger Ansatz ist die Verwendung eines Bag-of-Words-Modells, das den Text als Worthäufigkeitsvektor darstellt. Dies kann mit den Klassen Tokenizer und StopWords in der php-nlp-tools-Bibliothek erreicht werden. Hier ist ein Beispielcode:

require_once 'vendor/autoload.php';

use NlpToolsTokenizersWhitespaceTokenizer;
use NlpToolsDocumentsDocument;
use NlpToolsDocumentsTokensDocument;
use NlpToolsDocumentsSentenceDocument;
use NlpToolsFeatureFactoriesFeatureDictionary;

$doc = new SentenceDocument(
    [new Document('This is a positive sentence.'),
    new Document('This is a negative sentence.')]
);

$tok = new WhitespaceTokenizer();
$doc = new TokensDocument($tok->tokenize($doc->getDocument()));
$doc->applyTransformation(function ($tokens) use ($tok) {
    return $tok->tokenize($tokens);
});
    
$dict = new FeatureDictionary(
    $doc,
    function ($term) {
        return $term;
    }
);

print_r($doc);

Dieser Beispielcode segmentiert den Eingabetext in Sätze und verwendet ein Bag-of-Words-Modell, um den Text als Merkmalsvektor darzustellen.

4. Modellaufbau für Stimmungsanalyse und Emotionserkennung:
Der Schlüssel zum Aufbau eines Modells besteht darin, einen geeigneten Algorithmus für maschinelles Lernen auszuwählen und ihn mithilfe eines Trainingssatzes zu trainieren. Die php-nlp-tools-Bibliothek bietet viele klassische Algorithmen für maschinelles Lernen, wie den Naive Bayes-Klassifikator und den Maximum-Entropie-Algorithmus. Das Folgende ist ein Beispielcode, der den Naive-Bayes-Klassifikator verwendet, um ein Stimmungsanalysemodell zu erstellen:

require_once 'vendor/autoload.php';

use NlpToolsModelsFeatureBasedNB;
use NlpToolsDocumentsTokensDocument;
use NlpToolsFeatureFactoriesFeatureDictionary;
use NlpToolsFeatureFactoriesDataAsFeatures;
use NlpToolsClassifiersNaiveBayesClassifier;

$training = [
    ['This is a positive sentence.', 'positive'],
    ['This is a negative sentence.', 'negative']
];

$tok = new WhitespaceTokenizer();
$doc = new TokensDocument();
$dict = new FeatureDictionary(
    $doc,
    function ($term) {
        return $term;
    }
);

$feats = new DataAsFeatures($doc, $dict);
$classifier = new NaiveBayesClassifier($feats, $dict, array('positive', 'negative'));
$model = new FeatureBasedNB($classifier);

foreach ($training as $data) {
    $doc->addDocument(new Document($data[0]));
    $feats->addDocument($doc->getDocument());
    $model->train($doc->getDocument(), $data[1]);
}

print_r($model);

Dieser Beispielcode verwendet den Trainingssatz für das Modelltraining und den Naive-Bayes-Klassifikator für die Stimmungsanalyse.

5. Modellbewertung:
Nachdem wir das Modell erstellt haben, müssen wir es auch bewerten, um seine Leistung und Genauigkeit zu bestimmen. Mit dem Testsatz können Sie das Modell testen und Bewertungsmetriken wie Präzision, Rückruf und F1-Wert berechnen.

6. Verwenden Sie das Modell zur Sentimentanalyse und Emotionserkennung:
Nachdem wir das Modell erstellt haben, können wir das Modell verwenden, um eine Sentimentanalyse und Emotionserkennung für neue Texte durchzuführen. Das Folgende ist ein Beispielcode:

require_once 'vendor/autoload.php';

use NlpToolsModelsFeatureBasedNB;
use NlpToolsDocumentsTokensDocument;
use NlpToolsFeatureFactoriesFeatureDictionary;
use NlpToolsFeatureFactoriesDataAsFeatures;
use NlpToolsClassifiersNaiveBayesClassifier;

$tok = new WhitespaceTokenizer();
$doc = new TokensDocument();

$text = 'This is a positive sentence.';
$doc->addDocument(new Document($text));

$dict = new FeatureDictionary(
    $doc,
    function ($term) {
        return $term;
    }
);

$feats = new DataAsFeatures($doc, $dict);
$classifier = new NaiveBayesClassifier($feats, $dict, array('positive', 'negative'));
$model = new FeatureBasedNB($classifier);

$result = $model->classify($doc->getDocument());

echo $text;
echo '情感为：'.$result;

Dieser Beispielcode führt eine Stimmungsanalyse für den Eingabetext durch und gibt die Stimmungsergebnisse aus.

Fazit:
In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe von PHP Modelle zur Textstimmungsanalyse und Emotionserkennung erstellen. Durch die Auswahl der richtigen Bibliotheken zur Verarbeitung natürlicher Sprache und Algorithmen für maschinelles Lernen können wir ein einfaches, aber effektives Modell erstellen. Ich hoffe, dieser Artikel hilft Ihnen zu verstehen, wie Sie PHP für die Textstimmungsanalyse und Emotionserkennung verwenden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie man mit PHP Modelle für die Textstimmungsanalyse und Emotionserkennung erstellt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!