Comment utiliser PHP pour créer des modèles d'analyse des sentiments textuels et de reconnaissance des émotions

Comment utiliser PHP pour créer des modèles d'analyse des sentiments textuels et de reconnaissance des émotions

Introduction :
Avec la popularité des médias sociaux et de la communication électronique, les gens utilisent de plus en plus le texte comme moyen d'exprimer leurs émotions et leurs émotions. Par conséquent, il existe une demande croissante d’analyse des sentiments et de reconnaissance des émotions dans les textes. Cet article expliquera comment utiliser PHP pour créer un modèle simple et efficace d'analyse des sentiments et de reconnaissance des émotions dans un texte.

1. Préparation :
Avant de commencer à construire le modèle, nous devons installer PHP et les bibliothèques de traitement du langage naturel associées. PHP propose de nombreuses bibliothèques tierces open source, telles que : php-nlp-tools et TextAnalysis, etc. Ces bibliothèques fournissent des fonctions de base pour le traitement du texte, telles que la segmentation des mots, le balisage de parties du discours et l'analyse des sentiments. Dans cet article, nous utiliserons php-nlp-tools.

2. Préparation des données :
La construction d'un modèle nécessite un ensemble de formation, qui doit contenir des échantillons de texte étiquetés avec des émotions ou des catégories d'humeur. Ces échantillons peuvent être obtenus à partir d’ensembles de données publics ou annotés manuellement vous-même. Les exemples de texte peuvent être des critiques de films, des publications sur les réseaux sociaux, des articles de presse, etc.

3. Sélection des fonctionnalités :
Avant de construire le modèle, nous devons extraire les fonctionnalités du texte. Une approche courante consiste à utiliser un modèle de sac de mots, qui représente le texte sous forme de vecteur de fréquence de mots. Ceci peut être réalisé en utilisant les classes Tokenizer et StopWords de la bibliothèque php-nlp-tools. Voici un exemple de code :

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);

Cet exemple de code segmente le texte d'entrée en phrases et utilise un modèle de sac de mots pour représenter le texte sous forme de vecteur de caractéristiques.

4. Construction d'un modèle d'analyse des sentiments et de reconnaissance des émotions :
L'élément clé de la construction d'un modèle est de choisir un algorithme d'apprentissage automatique approprié et de l'entraîner à l'aide d'un ensemble d'entraînement. La bibliothèque php-nlp-tools fournit de nombreux algorithmes classiques d'apprentissage automatique, tels que le classificateur Naive Bayes et l'algorithme d'entropie maximale. Voici un exemple de code qui utilise le classificateur Naive Bayes pour créer un modèle d'analyse des sentiments :

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);

Cet exemple de code utilise l'ensemble de formation pour la formation du modèle et utilise le classificateur Naive Bayes pour l'analyse des sentiments.

5. Évaluation du modèle :
Après avoir construit le modèle, nous devons également l'évaluer pour déterminer ses performances et sa précision. Vous pouvez utiliser l'ensemble de test pour tester le modèle et calculer des métriques d'évaluation telles que la précision, le rappel et la valeur F1.

6. Utiliser le modèle pour l'analyse des sentiments et la reconnaissance des émotions :
Après avoir construit le modèle, nous pouvons utiliser le modèle pour effectuer une analyse des sentiments et la reconnaissance des émotions sur de nouveaux textes. Voici un exemple de code :

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;

Cet exemple de code effectuera une analyse des sentiments sur le texte saisi et affichera les résultats des sentiments.

Conclusion :
Cet article présente comment utiliser PHP pour créer des modèles d'analyse des sentiments textuels et de reconnaissance des émotions. En choisissant les bonnes bibliothèques de traitement du langage naturel et les bons algorithmes d’apprentissage automatique, nous pouvons créer un modèle simple mais efficace. J'espère que cet article vous aidera à comprendre comment utiliser PHP pour l'analyse des sentiments textuels et la reconnaissance des émotions.

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!