PHP と機械学習: 感情分析とレビュー モデリングの方法

PHP と機械学習: 感情分析とコメント モデリングを実行する方法

はじめに:
ソーシャル メディアの人気とインターネット コメントの増加に伴い、テキストの感情分析とコメント モデリングの需要が高まっています。も増えて、どんどん大きくなっていきます。機械学習は、感情分析とレビューモデリングの自動化に役立つ効果的な方法です。この記事では、PHP と機械学習を使用してこれらのタスクを達成する方法を説明し、いくつかのコード例を示します。

1. 感情分析

感情分析とは、テキスト内の感情の傾向を分析することによって、テキストの感情状態 (肯定的、否定的、中立など) を判断することを指します。 PHP では、オープンソースの自然言語処理ライブラリを使用して、TextBlob などの感情分析を実装できます。

まず、PHP プロジェクトに TextBlob ライブラリをインストールする必要があります。次のコマンドを使用して、Composer を使用してインストールできます:

composer require php-ai/php-ml

次に、次のコードを使用してセンチメント分析を実行できます:

use PhpmlTokenizationWhitespaceTokenizer;
use PhpmlFeatureExtractionTfIdfTransformer;
use PhpmlFeatureExtractionTokenCountVectorizer;
use PhpmlClassificationSVC;
use PhpmlSupportVectorMachineKernel;

$text = "这部电影真是太棒了！演员表现出色，剧情扣人心悬，非常推荐！";

$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new WhitespaceTokenizer());
$tfIdfTransformer = new TfIdfTransformer();

$vectorizer->fit([$text]);
$vectorizer->transform([$text]);

$classifier = new SVC(Kernel::RBF, $cost = 1000);
$classifier->train($samples = [$text], $labels = ['positive']);

$result = $classifier->predict($vectorizer->transform([$text]));

echo $result; // 输出：positive

上記のコード例では、最初に必要なファイルをインポートしました。次に、クラスとインターフェイスが文字列リテラルとして定義されます。次に、特徴抽出器を初期化し、それにテキストを当てはめます。次に、サポート ベクター マシン分類器を使用して、テキストとラベルを入力として受け取り、モデルをトレーニングします。最後に、訓練されたモデルを使用して、テキストの感情的傾向を予測します。

2. コメント モデリング

コメント モデリングとは、ユーザー レビューの内容と感情を分析して、製品やサービスの品質などのレビューのカテゴリを予測することを指します。満足のいくもの。 PHP では、機械学習ライブラリ php-ai/php-ml を使用してコメント モデリングを実装できます。

まず、php-ai/php-ml ライブラリをインストールする必要があります。次のコマンドを使用して Composer をインストールできます:

composer require php-ai/php-ml

次に、次のコードを使用してコメント モデリングを実装できます:

use PhpmlTokenizationWhitespaceTokenizer;
use PhpmlFeatureExtractionTfIdfTransformer;
use PhpmlFeatureExtractionTokenCountVectorizer;
use PhpmlClassificationNaiveBayes;

$comments = [
    '这家餐厅的食物非常好吃，服务也很好！',
    '这个产品真的很好，质量非常出色！',
    '这本书真是一本好书，非常推荐阅读！',
    '这个电影太糟糕了，不值得一看！'
];

$labels = ['positive', 'positive', 'positive', 'negative'];

$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new WhitespaceTokenizer());
$tfIdfTransformer = new TfIdfTransformer();

$vectorizer->fit($comments);
$vectorizer->transform($comments);

$classifier = new NaiveBayes();
$classifier->train($vectorizer->transform($comments), $labels);

$newComment = '这个产品质量太差，根本不能用！';

$result = $classifier->predict($vectorizer->transform([$newComment]));

echo $result; // 输出：negative

上記のコード例では、最初にrequired クラスとインターフェイスは、一連のコメントと対応するタグを定義します。次に、特徴抽出プログラムを初期化し、レビューをそれに当てはめました。次に、Naive Bayes 分類器を使用してモデルをトレーニングし、レビューとタグを入力として受け取ります。最後に、トレーニングされたモデルを使用して、新しいレビューのカテゴリを予測します。

結論:
この記事では、感情分析とレビュー モデリングに PHP と機械学習を使用する方法を紹介します。 2 つの機械学習ライブラリ TextBlob と php-ai/php-ml を導入して、感情分析とコメント モデリングのコード サンプルをそれぞれ実装しました。この記事が、PHP でテキスト感情分析を実行し、モデリングをレビューしたいと考えている開発者にとって役立つことを願っています。

以上がPHP と機械学習: 感情分析とレビュー モデリングの方法の詳細内容です。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。