Application de la technologie de l'intelligence artificielle dans les fonctions PHP

La technologie AI a été combinée avec les fonctions PHP pour améliorer les fonctionnalités de l'application. Les applications spécifiques de l'IA incluent : la classification de texte à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique tels que Naive Bayes. Effectuez une analyse de texte approfondie à l’aide de techniques de traitement du langage naturel telles que la segmentation et la radicalisation des mots.

Application de la technologie de l'intelligence artificielle dans les fonctions PHP

L'intelligence artificielle (IA) s'intègre rapidement dans tous les domaines, et PHP ne fait pas exception. Grâce à la nature dynamique de PHP, nous pouvons facilement intégrer la technologie IA dans nos fonctions pour améliorer les performances et les fonctionnalités de nos applications.

Cas pratique : Utilisation d'algorithmes ML pour la classification de texte

Considérons un cas pratique où le texte doit être classé. Nous pouvons utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique (ML) pour effectuer cette tâche, tels que Naive Bayes.

Code Python

<?php
use Phpml\Classification\NaiveBayes;

$classifier = new NaiveBayes();
$classifier->train($samples, $targets);

$prediction = $classifier->predict('new text');

Dans le code ci-dessus :

• $samples est un tableau de chaînes représentant l'ensemble d'entraînement. $samples 是一个字符串数组，代表训练集。
• $targets 是一个分类数组，指示每个样本的类别。
• 我们创建了一个朴素贝叶斯分类器并训练它。
• 我们使用 predict() 方法来对一个新的文本样本进行预测。

使用 NLP 进行文本分析

除了 ML，我们还可以使用自然语言处理（NLP）技术来深入分析文本。例如，我们可以在函数中使用分词和词干提取关键信息。

Python 代码

<?php
use Sastrawi\Stemmer\StemmerFactory;

$stemmer = StemmerFactory::createStemmer();
$stemmedText = $stemmer->stem('Lorem ipsum dolor sit amet');

在这段代码中：

• 我们使用 Sastrawi 库来实例化一个词干提取器。
• 我们使用 stem()
$targets est un tableau catégoriel indiquant la catégorie de chaque échantillon.

Nous créons un classificateur Naive Bayes et le formons.

🎜Nous utilisons la méthode predict() pour prédire un nouvel échantillon de texte. 🎜🎜🎜🎜Utilisation du NLP pour l'analyse de texte🎜🎜🎜En plus du ML, nous pouvons également utiliser la technologie de traitement du langage naturel (NLP) pour analyser en profondeur le texte. Par exemple, nous pouvons utiliser la segmentation des mots et la recherche de fonctions pour extraire des informations clés. 🎜🎜🎜Code Python🎜🎜rrreee🎜Dans ce code : 🎜🎜🎜Nous utilisons la bibliothèque Sastrawi pour instancier un stemmer. 🎜🎜Nous utilisons la méthode stem() pour radicaler le texte. 🎜🎜🎜En intégrant la technologie IA dans les fonctions PHP, nous pouvons étendre ses fonctionnalités et créer des applications plus intelligentes et plus puissantes. 🎜

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!