Comment faire une analyse des sentiments et une classification de texte en PHP ?

Avec le développement de l'intelligence artificielle et du traitement du langage naturel, l'analyse des sentiments et la classification de textes sont devenues des scénarios d'application de plus en plus importants. En PHP, nous pouvons utiliser différents outils et algorithmes pour réaliser ces fonctions. Cet article expliquera comment effectuer une analyse des sentiments et une classification de texte en PHP, ainsi que quels outils et algorithmes doivent être utilisés.

1. Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments fait référence à l'analyse du texte pour déterminer si l'émotion exprimée est positive ou négative. En PHP, nous pouvons effectuer une analyse des sentiments des deux manières suivantes.

1. Analyse des sentiments basée sur le dictionnaire des sentiments

L'analyse des sentiments basée sur le dictionnaire des sentiments est une méthode d'analyse des sentiments simple et efficace. Son idée de base est de faire correspondre chaque mot du texte avec les mots émotionnels du dictionnaire émotionnel, de compter le nombre de mots positifs et de mots négatifs, et ainsi de déterminer l'émotion du texte. En PHP, nous pouvons utiliser des bibliothèques de lexiques émotionnels prêtes à l'emploi, telles que la bibliothèque d'ontologies de vocabulaire émotionnel chinois ou la bibliothèque de vocabulaire émotionnel CNKI, ou nous pouvons créer manuellement notre propre dictionnaire émotionnel.

Ce qui suit est un exemple de code simple d'analyse des sentiments basé sur le dictionnaire des sentiments :

<?php

// 加载情感词典
$positive_words = file('positive.txt', FILE_IGNORE_NEW_LINES);
$negative_words = file('negative.txt', FILE_IGNORE_NEW_LINES);

// 定义情感值
$positive_score = 0;
$negative_score = 0;

// 分词
$words = mb_str_split($text);

// 统计情感值
foreach($words as $word){
    if(in_array($word, $positive_words)){
        $positive_score++;
    } elseif(in_array($word, $negative_words)){
        $negative_score++;
    }
}

// 输出结果
if($positive_score > $negative_score){
    echo '积极';
} elseif($positive_score < $negative_score){
    echo '消极';
} else {
    echo '中性';
}

?>

2. Analyse des sentiments basée sur l'apprentissage automatique

L'analyse des sentiments basée sur l'apprentissage automatique est une méthode d'analyse des sentiments plus précise. Son idée de base est de construire un modèle de classification des émotions en entraînant les données annotées existantes, puis d'utiliser le modèle pour porter des jugements émotionnels sur des textes inconnus. En PHP, nous pouvons utiliser des frameworks d'apprentissage automatique prêts à l'emploi tels que Scikit-Learn ou TensorFlow, ou écrire nos propres algorithmes de classification. Ce qui suit est un exemple de code simple d'analyse des sentiments basé sur l'algorithme Naive Bayes :

<?php

// 加载训练集和测试集
$train = file('train.txt', FILE_IGNORE_NEW_LINES);
$test  = file('test.txt',  FILE_IGNORE_NEW_LINES);

// 构建特征向量
foreach($train as $item){
    $words = mb_str_split($item);
    foreach($words as $word){
        $features[$item][$word] = 1;
    }
}

// 训练模型
$classifier = new NaiveBayes();
foreach($features as $item => $vector){
    $label = ($item[0] == '+') ? 'positive' : 'negative';
    $classifier->train($vector, $label);
}

// 预测测试集
foreach($test as $item){
    $words    = mb_str_split($item);
    $vector   = array_fill_keys($words, 1);
    $predicts = $classifier->predict($vector);
    $score    = $predicts['positive'] - $predicts['negative'];
    if($score > 0){
        echo '积极';
    } elseif($score < 0){
        echo '消极';
    } else {
        echo '中性';
    }
}

?>

2. Classification du texte

La classification du texte fait référence à la division du texte en différentes catégories en fonction de la similarité ou de critères spécifiés. En PHP, la classification de texte est largement utilisée dans le filtrage du spam, la classification des actualités, l'évaluation des produits et d'autres domaines. Deux méthodes de classification de texte couramment utilisées sont présentées ci-dessous.

1. Classification de texte basée sur un modèle d'espace vectoriel

La classification de texte basée sur un modèle d'espace vectoriel est une méthode de classification de texte couramment utilisée. Son idée de base est de représenter le texte sous forme de vecteur et de calculer la distance ou l'angle entre les vecteurs pour déterminer la catégorie à laquelle appartient le texte en le comparant à un vecteur de classification prédéfini. En PHP, nous pouvons utiliser l'algorithme TF-IDF pour effectuer une extraction de caractéristiques sur du texte et utiliser la similarité cosinus pour calculer la similarité entre les vecteurs. Ce qui suit est un exemple de code simple de classification de texte basé sur un modèle d'espace vectoriel :

<?php

// 加载训练集和测试集
$train = file('train.txt', FILE_IGNORE_NEW_LINES);
$test  = file('test.txt',  FILE_IGNORE_NEW_LINES);

// 提取特征
$vectorizer = new TfIdfVectorizer();
$X_train    = $vectorizer->fit_transform($train);
$y_train    = array_map(function($item){
    return ($item[0] == '+') ? 1 : 0;
}, $train);

// 训练模型
$classifier = new LogisticRegression();
$classifier->fit($X_train, $y_train);

// 测试模型
$X_test      = $vectorizer->transform($test);
$predictions = $classifier->predict($X_test);
foreach($predictions as $predict){
    if($predict){
        echo '积极';
    } else {
        echo '消极';
    }
}

?>

2. Classification de texte basée sur un modèle de Markov caché

La classification de texte basée sur un modèle de Markov caché est une méthode de classification de texte plus complexe. Son idée de base est de représenter le texte comme une séquence d'états implicite, et en apprenant la probabilité de transition entre les états et la probabilité d'émission entre l'état et l'observation, d'en déduire la catégorie à laquelle appartient le texte. En PHP, nous pouvons utiliser l'algorithme HMM pour modéliser du texte et l'algorithme de Viterbi pour déduire des séquences d'états. Ce qui suit est un exemple de code simple pour la classification de texte basée sur des modèles de Markov cachés :

<?php

// 加载训练集和测试集
$train = file('train.txt', FILE_IGNORE_NEW_LINES);
$test  = file('test.txt',  FILE_IGNORE_NEW_LINES);

// 提取特征
$vectorizer = new WordVectorizer();
$X_train    = $vectorizer->fit_transform($train);
$y_train    = array_map(function($item){
    return ($item[0] == '+') ? 'positive' : 'negative';
}, $train);

// 训练模型
$model = new HMM();
$model->fit($X_train, $y_train);

// 测试模型
$X_test      = $vectorizer->transform($test);
$predictions = $model->predict($X_test);
foreach($predictions as $predict){
    echo $predict;
}

?>

Résumé

Cet article présente deux méthodes de base pour l'analyse des sentiments et la classification de texte en PHP. L'analyse des sentiments basée sur des dictionnaires de sentiments et la classification de textes basée sur des modèles d'espace vectoriel conviennent aux scénarios simples de jugement de sentiments et de classification de texte, tandis que l'analyse de sentiments basée sur l'apprentissage automatique et la classification de texte basée sur des modèles de Markov cachés conviennent aux jugements de sentiments et aux textes plus complexes. scénarios de classification. Lors du choix d'une méthode, vous devez faire un choix en fonction de besoins spécifiques et des caractéristiques des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!