PHP et machine learning : comment réaliser un graphique de connaissances et une réponse automatique aux questions

PHP et apprentissage automatique : Comment réaliser un graphique de connaissances et des questions et réponses automatiques

Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique a été largement utilisé dans divers domaines. Parmi eux, les graphiques de connaissances et les systèmes automatiques de questions et réponses constituent l’une des directions de recherche les plus en vogue dans le domaine de l’intelligence artificielle. Cet article expliquera comment utiliser PHP et l'apprentissage automatique pour créer un graphe de connaissances simple et un système automatique de questions et réponses, et fournira des exemples de code pertinents.

Tout d’abord, nous devons comprendre le concept de graphe de connaissances. Le graphe de connaissances est une méthode de représentation structurée des connaissances qui organise et connecte différents points de connaissances pour former un réseau de connaissances organique. Dans un graphe de connaissances, chaque point de connaissance possède un identifiant unique, ainsi que des attributs et des relations liés à d'autres points de connaissance. Les graphes de connaissances peuvent être utilisés pour représenter et interroger divers types de connaissances, tels que les relations entre entités, les relations entre événements, etc.

En PHP, nous pouvons utiliser des bases de données de graphiques pour stocker et interroger des graphiques de connaissances. Il est recommandé d'utiliser neo4j comme base de données graphique. Il s'agit d'une base de données graphique efficace et évolutive et fournit une bibliothèque client PHP complète. Ce qui suit est un exemple de code PHP simple qui montre comment utiliser neo4j pour créer des nœuds et des relations dans un graphe de connaissances :

require_once 'vendor/autoload.php';

use GraphAwareNeo4jClientClientBuilder;

// 连接到neo4j数据库
$client = ClientBuilder::create()
    ->addConnection('bolt', 'bolt://localhost:7687')
    ->build();

// 创建一个人物节点
$client->run("
    CREATE (n:Person {
        id: 1,
        name: 'John Smith',
        birthYear: 1990
    })
");

// 创建一个公司节点
$client->run("
    CREATE (n:Company {
        id: 2,
        name: 'ABC Company',
        industry: 'IT'
    })
");

// 创建一个就职关系
$client->run("
    MATCH (person:Person {id: 1}), (company:Company {id: 2})
    CREATE (person)-[:WORKS_AT]->(company)
");

echo "知识图谱节点和关系创建成功！";

Le code ci-dessus se connecte à la base de données neo4j locale via la bibliothèque client PHP de neo4j. Ensuite, un nœud de personnage nommé « John Smith » et un nœud de société nommé « Société ABC » sont créés, ainsi que la relation de travail entre les deux. En exécutant le code ci-dessus, nous pouvons voir que les nœuds et relations correspondants sont créés avec succès dans la base de données neo4j.

Ensuite, nous explorerons comment mettre en œuvre un système automatique de questions et réponses grâce au traitement du langage naturel et à la technologie d'apprentissage automatique. Le système automatique de questions et réponses peut répondre aux questions posées par les utilisateurs et fournir des réponses correspondantes basées sur les informations contenues dans le graphique de connaissances. En PHP, nous pouvons utiliser des bibliothèques de traitement du langage naturel telles que jieba-php pour la segmentation des mots chinois, et des bibliothèques d'apprentissage automatique telles que tensorflow-php pour la classification des questions et la correspondance des réponses.

Ce qui suit est un exemple de code PHP simple qui montre comment utiliser jieba-php et tensorflow-php pour implémenter un système automatique de questions et réponses :

require_once 'vendor/autoload.php';

use FukuballJiebaJieba;
use FukuballJiebaFinalseg;
use TensorFlowTensor;

// 初始化jieba-php
Jieba::init();
Finalseg::init();

// 中文分词
$words = Jieba::cut('你好吗？');

// 转换为tensor
$input = new Tensor($words);

// 加载保存的模型
$session = new TensorFlowSession;
$graph = new TensorFlowGraph;
$session->import($graph, file_get_contents('model.pb'));

// 运行模型
$result = $session->run([ 'input' => $input ], [ 'output' ]);

echo "答案: " . $result['output'];

Le code ci-dessus initialise d'abord jieba-php et effectue une segmentation des mots chinois en entrée. questions. Ensuite, chargez le modèle d'apprentissage automatique enregistré et exécutez le modèle pour obtenir la réponse à la question. En exécutant le code ci-dessus, nous pouvons voir la réponse correspondante sur la console.

Grâce aux exemples de code ci-dessus, nous pouvons utiliser PHP et la technologie d'apprentissage automatique pour créer un graphique de connaissances simple et un système automatique de questions et réponses. Grâce à un tel système, nous pouvons plus facilement poser des questions à la machine et obtenir des réponses précises de la machine.

Pour résumer, PHP et l'apprentissage automatique sont des outils puissants pour créer des graphiques de connaissances et des systèmes automatiques de questions et réponses. En utilisant correctement PHP et les bibliothèques d'apprentissage automatique correspondantes, nous pouvons créer et gérer des graphiques de connaissances plus efficacement et obtenir des questions et réponses automatiques intelligentes. J'espère que cet article pourra fournir une aide et des conseils aux lecteurs dans leurs recherches et leur pratique dans ce domaine.

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!