PHP에서 감정 분석 및 텍스트 분류를 수행하는 방법은 무엇입니까?

인공지능과 자연어 처리의 발전으로 감정 분석과 텍스트 분류가 점점 더 중요한 응용 시나리오가 되었습니다. PHP에서는 이러한 기능을 달성하기 위해 다양한 도구와 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 이 기사에서는 PHP에서 감정 분석 및 텍스트 분류를 수행하는 방법과 사용해야 하는 도구 및 알고리즘에 대해 설명합니다.

1. 감성 분석

감성 분석은 텍스트를 분석하여 표현된 감정이 긍정적인지 부정적인지 판단하는 것을 말합니다. PHP에서는 다음 두 가지 방법으로 감정 분석을 수행할 수 있습니다.

1. 감성 사전 기반 감성 분석

감성 사전 기반 감성 분석은 간단하고 효과적인 감성 분석 방법입니다. 텍스트의 각 단어를 감정 사전에 있는 감정 단어와 매칭하고, 긍정적인 단어와 부정적인 단어의 개수를 세어 텍스트의 감정을 판단하는 것이 기본 개념이다. PHP에서는 중국어 감정 어휘 온톨로지 라이브러리나 CNKI 감정 어휘 라이브러리와 같은 기성 감정 어휘 라이브러리를 사용할 수도 있고, 수동으로 자체 감정 사전을 구축할 수도 있습니다.

다음은 감성 사전 기반의 간단한 감성 분석 샘플 코드입니다.

<?php

// 加载情感词典
$positive_words = file('positive.txt', FILE_IGNORE_NEW_LINES);
$negative_words = file('negative.txt', FILE_IGNORE_NEW_LINES);

// 定义情感值
$positive_score = 0;
$negative_score = 0;

// 分词
$words = mb_str_split($text);

// 统计情感值
foreach($words as $word){
    if(in_array($word, $positive_words)){
        $positive_score++;
    } elseif(in_array($word, $negative_words)){
        $negative_score++;
    }
}

// 输出结果
if($positive_score > $negative_score){
    echo '积极';
} elseif($positive_score < $negative_score){
    echo '消极';
} else {
    echo '中性';
}

?>

2. 머신러닝 기반 감성 분석

머신러닝 기반 감성 분석이 보다 정확한 감성 분석 방법입니다. 기본 아이디어는 주석이 달린 기존 데이터를 훈련해 감정 분류 모델을 구축한 후, 이 모델을 사용해 알려지지 않은 텍스트에 대해 감정 판단을 내리는 것입니다. PHP에서는 Scikit-Learn 또는 TensorFlow와 같은 기성 기계 학습 프레임워크를 사용하거나 자체 분류 알고리즘을 작성할 수 있습니다. 다음은 Naive Bayes 알고리즘을 기반으로 한 간단한 감정 분석 예제 코드입니다.

<?php

// 加载训练集和测试集
$train = file('train.txt', FILE_IGNORE_NEW_LINES);
$test  = file('test.txt',  FILE_IGNORE_NEW_LINES);

// 构建特征向量
foreach($train as $item){
    $words = mb_str_split($item);
    foreach($words as $word){
        $features[$item][$word] = 1;
    }
}

// 训练模型
$classifier = new NaiveBayes();
foreach($features as $item => $vector){
    $label = ($item[0] == '+') ? 'positive' : 'negative';
    $classifier->train($vector, $label);
}

// 预测测试集
foreach($test as $item){
    $words    = mb_str_split($item);
    $vector   = array_fill_keys($words, 1);
    $predicts = $classifier->predict($vector);
    $score    = $predicts['positive'] - $predicts['negative'];
    if($score > 0){
        echo '积极';
    } elseif($score < 0){
        echo '消极';
    } else {
        echo '中性';
    }
}

?>

2. 텍스트 분류

텍스트 분류는 유사성이나 특정 기준에 따라 텍스트를 여러 카테고리로 나누는 것을 말합니다. PHP에서 텍스트 분류는 스팸 필터링, 뉴스 분류, 제품 평가 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다. 일반적으로 사용되는 두 가지 텍스트 분류 방법이 아래에 소개되어 있습니다.

1. 벡터 공간 모델을 기반으로 한 텍스트 분류

벡터 공간 모델을 기반으로 한 텍스트 분류는 일반적으로 사용되는 텍스트 분류 방법입니다. 기본 개념은 텍스트를 벡터로 표현하고 벡터 사이의 거리나 각도를 계산하여 미리 정의된 분류 벡터와 비교하여 텍스트가 속하는 범주를 결정하는 것입니다. PHP에서는 TF-IDF 알고리즘을 사용하여 텍스트에서 특징 추출을 수행하고 코사인 유사성을 사용하여 벡터 간의 유사성을 계산할 수 있습니다. 다음은 벡터 공간 모델을 기반으로 한 간단한 텍스트 분류 예제 코드입니다.

<?php

// 加载训练集和测试集
$train = file('train.txt', FILE_IGNORE_NEW_LINES);
$test  = file('test.txt',  FILE_IGNORE_NEW_LINES);

// 提取特征
$vectorizer = new TfIdfVectorizer();
$X_train    = $vectorizer->fit_transform($train);
$y_train    = array_map(function($item){
    return ($item[0] == '+') ? 1 : 0;
}, $train);

// 训练模型
$classifier = new LogisticRegression();
$classifier->fit($X_train, $y_train);

// 测试模型
$X_test      = $vectorizer->transform($test);
$predictions = $classifier->predict($X_test);
foreach($predictions as $predict){
    if($predict){
        echo '积极';
    } else {
        echo '消极';
    }
}

?>

2. 은닉 마르코프 모델을 기반으로 한 텍스트 분류

은닉 마르코프 모델을 기반으로 한 텍스트 분류는 보다 복잡한 텍스트 분류 방법입니다. 기본 아이디어는 텍스트를 암시적 상태 시퀀스로 표현하고, 상태 간의 전이 확률과 상태와 관찰 간의 방출 확률을 학습하여 텍스트가 속하는 카테고리를 추론하는 것입니다. PHP에서는 HMM 알고리즘을 사용하여 텍스트를 모델링하고 Viterbi 알고리즘을 사용하여 상태 시퀀스를 추론할 수 있습니다. 다음은 숨겨진 Markov 모델을 기반으로 한 텍스트 분류를 위한 간단한 예제 코드입니다.

<?php

// 加载训练集和测试集
$train = file('train.txt', FILE_IGNORE_NEW_LINES);
$test  = file('test.txt',  FILE_IGNORE_NEW_LINES);

// 提取特征
$vectorizer = new WordVectorizer();
$X_train    = $vectorizer->fit_transform($train);
$y_train    = array_map(function($item){
    return ($item[0] == '+') ? 'positive' : 'negative';
}, $train);

// 训练模型
$model = new HMM();
$model->fit($X_train, $y_train);

// 测试模型
$X_test      = $vectorizer->transform($test);
$predictions = $model->predict($X_test);
foreach($predictions as $predict){
    echo $predict;
}

?>

요약

이 기사에서는 PHP의 감정 분석 및 텍스트 분류를 위한 두 가지 기본 방법을 소개합니다. 감정 사전을 기반으로 한 감정 분석과 벡터 공간 모델을 기반으로 한 텍스트 분류는 간단한 감정 판단 및 텍스트 분류 시나리오에 적합하고, 기계 학습을 기반으로 한 감정 분석과 은닉 마르코프 모델을 기반으로 한 텍스트 분류는 보다 복잡한 감정 판단 및 텍스트에 적합합니다. 분류 시나리오. 방법을 선택할 때는 특정 요구 사항과 데이터 특성을 기반으로 선택해야 합니다.

위 내용은 PHP에서 감정 분석 및 텍스트 분류를 수행하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!