Comment utiliser PHP pour l’apprentissage automatique et la compréhension du langage naturel ?

Avec le développement de l'intelligence artificielle et de la technologie d'apprentissage automatique, de plus en plus de développeurs commencent à se concentrer sur le traitement du langage naturel et l'analyse intelligente des données. L’utilisation de PHP pour l’apprentissage automatique et la compréhension du langage naturel est également devenue un sujet brûlant. PHP est un langage de programmation riche en fonctionnalités avec un grand nombre de bibliothèques et d'outils matures qui peuvent facilement mettre en œuvre des tâches d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel. Si vous souhaitez également savoir comment implémenter ces tâches en PHP, lisez ce qui suit.

1. Installer les extensions PHP

Avant d'utiliser PHP pour l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel, vous devez installer certaines extensions PHP nécessaires. Les extensions PHP vous donnent accès aux outils d'apprentissage automatique et aux outils de traitement du langage naturel couramment utilisés en PHP.

Voici quelques-unes des extensions PHP les plus couramment utilisées :

• PHP-ML : est une bibliothèque d'apprentissage automatique PHP simple et puissante qui fournit une variété d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'outils de prétraitement couramment utilisés.
• Stanford CoreNLP : fournit des capacités de compréhension du langage naturel.
• PHP-TensorFlow : fournit une interface pour utiliser Google TensorFlow pour les tâches d'apprentissage en profondeur.

Vous pouvez facilement installer ces extensions via un gestionnaire de packages tel que Composer ou PECL.

2. Préparation et nettoyage des données

Avant de procéder à l'apprentissage automatique et au traitement du langage naturel, vous devez préparer et nettoyer les données. Une préparation et un nettoyage appropriés des données peuvent améliorer la précision et l’efficacité des algorithmes.

Voici quelques pratiques de préparation et de nettoyage des données :

• Standardisation des données : pour les données numériques, la standardisation peut améliorer la précision des algorithmes d'apprentissage automatique. La normalisation convertit les données numériques en scores z en soustrayant chaque valeur de sa moyenne, puis en divisant par son écart type.
• Gestion des valeurs manquantes : vous devez analyser l'ensemble de données et déterminer la source des valeurs manquantes. Les méthodes couramment utilisées pour traiter les valeurs manquantes comprennent l'imputation moyenne, l'imputation médiane et l'imputation du plus proche voisin.
• Conversion de données : certains algorithmes d'apprentissage automatique (tels que les algorithmes de clustering) doivent convertir les données en une mesure de distance euclidienne. De plus, vous devrez effectuer des transformations d'indicateurs pour convertir les données catégorielles en encodages numériques.

3. Algorithmes d'apprentissage automatique

Avant d'effectuer des tâches d'apprentissage automatique, vous devez connaître les différents algorithmes d'apprentissage automatique et comment les utiliser. Ce qui suit est une introduction à certains algorithmes d'apprentissage automatique :

• Apprentissage supervisé : l'apprentissage supervisé est une méthode d'apprentissage basée sur des données existantes qui peut classer ou prédire de nouvelles données. Les algorithmes d'apprentissage supervisé couramment utilisés incluent la régression linéaire, la régression logistique, la machine à vecteurs de support (SVM) et les arbres de décision.
• Apprentissage non supervisé : l'apprentissage non supervisé est une méthode d'apprentissage qui peut effectuer des tâches telles que le regroupement de données sans intervention humaine. Les algorithmes d'apprentissage non supervisés couramment utilisés incluent l'algorithme K-means, DBSCAN et le clustering hiérarchique.
• Deep Learning : Le Deep Learning est une méthode d'apprentissage automatique mise en œuvre via des réseaux de neurones multicouches. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur couramment utilisés incluent le réseau neuronal convolutif (CNN), le réseau neuronal récurrent (RNN) et le réseau de mémoire à long terme (LSTM).

Avant d'implémenter l'algorithme, vous devez évaluer la précision du modèle. Une façon d’évaluer l’exactitude consiste à utiliser la validation croisée.

4. Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) est une technologie qui implique la compréhension et le traitement du langage humain. Voici quelques tâches PNL :

• Segmentation de mots : divisez le texte en mots ou en phrases.
• Étiquetage des parties du discours : déterminez la partie du discours des mots du texte.
• Reconnaissance d'entités nommées (NER) : Reconnaître les entités nommées dans le texte, telles que les noms de personnes, les noms de lieux, les noms d'organisations, etc.
• Analyse des sentiments : déterminez si un texte est chargé d'émotion.

Stanford CoreNLP est l'un des outils couramment utilisés pour la PNL, qui peut effectuer des tâches telles que la segmentation des mots, l'analyse syntaxique, la reconnaissance d'entités et l'analyse des sentiments. Vous pouvez l'intégrer dans votre application PHP à l'aide de l'extension PHP-Stanford-CoreNLP.

5. Cas pratique

Ce qui suit est un code d'apprentissage automatique de base basé sur la bibliothèque PHP-ML qui utilise un classificateur de machine à vecteurs de support (SVM) pour classifier l'ensemble de données de fleurs d'iris :

<?php
require_once 'vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationSVC;
use PhpmlDatasetDemoIrisDataset;
use PhpmlMetricAccuracy;
use PhpmlSplitRandomSplit;

$dataset = new IrisDataset();
$randomSplit = new RandomSplit($dataset, 0.3);

$classifier = new SVC();
$classifier->train($randomSplit->getTrainSamples(), $randomSplit->getTrainLabels());

$predicted = $classifier->predict($randomSplit->getTestSamples());
$accuracy = Accuracy::score($randomSplit->getTestLabels(), $predicted);

echo "Accuracy: $accuracy
";

Ce code convertit l'ensemble de données divisé de manière aléatoire dans l’ensemble de formation et l’ensemble de test. Par la suite, SVC est utilisé pour entraîner un classificateur SVM, puis des prédictions sont effectuées sur l'ensemble de test. Enfin, la précision de la prédiction est mesurée à l’aide de la méthode Accuracy::score.

Conclusion

Dans cet article, nous avons présenté comment utiliser PHP pour l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel. Nous avons discuté de certains concepts fondamentaux de la préparation et du nettoyage des données, des algorithmes d'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel. Nous fournissons également un exemple d'apprentissage automatique utilisant la bibliothèque PHP-ML. J'espère que cet article pourra vous aider à démarrer rapidement avec l'apprentissage automatique PHP et le traitement du langage naturel.

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!