人工知能技術の継続的な発展に伴い、音声処理および自然言語処理アプリケーションはインターネット分野における重要な開発方向となっています。人気のプログラミング言語である PHP は、人工知能テクノロジーを適用する独自の方法を持っているという点でも他の言語とは異なります。この記事では、PHP で人工知能音声処理および自然言語処理アプリケーションを開発する方法を紹介します。
1. 音声処理
PHP で音声処理を行うには、C コードを定義するために使用される拡張ライブラリ PHP-FFI を使用する必要があります。さまざまなプログラミング言語で。 PHP-FFI を通じて、PHP で外部 C/C ライブラリのメソッドを呼び出し、値を返すことができます。
PHP-FFI 拡張機能と関連する依存関係をインストールします
Linux プラットフォームでは次のコマンドを使用できます:
sudo apt-get install libffi-dev sudo pecl install ffi
Composer を使用して FFI ライブラリのパッケージを導入します
composer require polysign/php-ffi
PHP-FFI はこのファイルを通じて呼び出しを完了するため、外部 C/C ライブラリをシミュレートする .php ファイルがあります。
最初に FFI インスタンスを作成する必要があります:
$ffi = FFI::load("module.h");
このうち、module.h は外部 C/C ライブラリ .h ファイルへのパスです。この例の関数は「get_integer()」と呼ばれ、int 型の値を返します。
外部関数を呼び出すときは、次のメソッドを使用できます:
$result = $ffi->get_integer();
これは、PHP-FFI が外部 C/C ライブラリを呼び出す方法です。このメソッドを使用して、さまざまな音声処理ライブラリを呼び出すことができます。
2. 自然言語処理
自然言語処理を実装する 2 つの主要なライブラリ、つまり PHP-ML と StanfordNLP があります。
1.PHP-ML
PHP-ML は、自然言語処理や分類を簡単に実装できる、シンプルで使いやすい機械学習ライブラリです。
Composer を使用して PHP-ML パッケージを導入する
composer require php-ml/php-ml
プログラム内で使用する:
use PhpmlClassificationSVC; use PhpmlSupportVectorMachineKernel; // 创造一个SVC实例 $classifier = new SVC(Kernel::LINEAR, $cost = 1000); // 训练数据 $classifier->train($samples, $labels); // 预测 $classifier->predict($unknown);
2.StanfordNLP
StanfordNLP は Java ライブラリです。固有表現の認識、表現関係の抽出、文の分割、品詞のタグ付けなど、高度な自然言語処理操作を実行できます。
このライブラリには Java ランタイム環境のサポートが必要です。
最初に Java をインストールする必要があります (すでにインストールされている場合は、この手順をスキップしてください)。Linux プラットフォームで次のコマンドを使用できます:
sudo apt-get install default-jdk
次に、Java 環境に StanfordNLP をインストールします。複数のモデルが含まれているため、必要に応じて選択できます:
1. StanfordNLP コードをダウンロードします:
wget https://nlp.stanford.edu/software/stanford-parser-full-2018-10-17.zip
2. 解凍します
unzip stanford-parser-full-2018-10-17.zip
3. 依存関係をインストールします
まずターミナルで解凍されたディレクトリを入力し、次のコマンドを実行します:
export STANFORD_MODELS=$(pwd)/stanford-parser-full-2018-10-17 export CLASSPATH=$STANFORD_MODELS/stanford-parser.jar
4. StanfordNLP の使用
PHP での Java プログラムの使用は、Java の「exec()」コマンドを通じて呼び出されます。このように、PHP ファイルを実行するユーザーは、Java を実行するときに実行権限を持っている必要があります。
PHP で Java パーサーを使用する場合、Java プログラムを実行して結果を STDOUT (標準出力ストリーム) に出力し、PHP スクリプトから STDOUT を読み取って結果を取得する必要があります。
<?php $output = shell_exec('java -mx4g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer -port 9000 -timeout 15000 2>&1 &'); sleep(5); // 这里必须等待一段时间来启动 $text = 'The quick brown fox jumped over the lazy dog.'; $url = "http://127.0.0.1:9000/?properties="; $url .= urlencode('{"annotators": "tokenize,ssplit,pos","outputFormat": "json"}'); $data = urlencode($text); $result = file_get_contents($url . "&text=" . $data); var_dump(json_decode($result, true));
このスクリプトを実行すると、StanfordNLPから返された解析結果がJSON形式で出力されます。
重要な注意事項
3. まとめ
この記事では、PHP で音声処理と自然言語処理を実行する方法を紹介しました。また、対応するタスクを簡単に実行できる、PHP-ML と StanfordNLP という 2 つの人工知能ライブラリについても学びました。
人工知能アプリケーションを開発するときは、パフォーマンスの問題を考慮して、基礎となるプログラミング言語を使用する必要があります。しかし、PHP-FFI のサポートにより、PHP と C/C を簡単に操作できるようになります。同時に、PHP には学習と保守が容易であるという利点があるため、非エンタープライズ テクノロジ スタックにとって理想的な選択肢となります。
したがって、人工知能テクノロジーを自分の Web サイトやアプリケーションに適用したいと考えている PHP 開発者にとって、PHP は優れた効率的な選択肢となる可能性があります。
以上がPHP で人工知能音声処理および自然言語処理アプリケーションを開発するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。