PHP를 사용하여 텍스트 감정 분석 및 감정 인식 모델을 구축하는 방법

PHP를 사용하여 텍스트 감정 분석 및 감정 인식 모델을 구축하는 방법

소개:
소셜 미디어와 전자 통신의 인기로 인해 텍스트를 감정과 감정을 표현하는 수단으로 사용하는 사람들이 점점 늘어나고 있습니다. 따라서 텍스트 감정 분석 및 감정 인식에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이 기사에서는 PHP를 사용하여 간단하고 효과적인 텍스트 감정 분석 및 감정 인식 모델을 구축하는 방법을 소개합니다.

1. 준비:
모델 구축을 시작하기 전에 PHP 및 관련 자연어 처리 라이브러리를 설치해야 합니다. PHP에는 php-nlp-tools 및 TextAnalytic 등과 같이 선택할 수 있는 다양한 오픈 소스 타사 라이브러리가 있습니다. 이러한 라이브러리는 단어 분할, 품사 태깅, 감정 분석 등 텍스트 처리를 위한 기본 기능을 제공합니다. 이번 글에서는 php-nlp-tools를 사용하겠습니다.

2. 데이터 준비:
모델을 구축하려면 감정이나 기분 카테고리로 라벨이 지정된 텍스트 샘플이 포함된 훈련 세트가 필요합니다. 이러한 샘플은 공개 데이터 세트에서 얻거나 수동으로 주석을 달 수 있습니다. 텍스트 샘플은 영화 리뷰, 소셜 미디어 게시물, 뉴스 기사 등이 될 수 있습니다.

3. 기능 선택:
모델을 만들기 전에 텍스트에서 기능을 추출해야 합니다. 일반적인 접근 방식은 텍스트를 단어 빈도 벡터로 나타내는 단어주머니 모델을 사용하는 것입니다. 이는 php-nlp-tools 라이브러리의 Tokenizer 및 StopWords 클래스를 사용하여 달성할 수 있습니다. 다음은 샘플 코드입니다.

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);

이 샘플 코드는 입력 텍스트를 문장으로 분할하고 Bag-of-Words 모델을 사용하여 텍스트를 특징 벡터로 표현합니다.

4. 감정 분석 및 감정 인식 모델 구축:
모델 구축의 핵심 부분은 적합한 기계 학습 알고리즘을 선택하고 훈련 세트를 사용하여 훈련시키는 것입니다. php-nlp-tools 라이브러리는 Naive Bayes 분류기 및 최대 엔트로피 알고리즘과 같은 많은 고전적인 기계 학습 알고리즘을 제공합니다. 다음은 Naive Bayes 분류기를 사용하여 감정 분석 모델을 구축하는 샘플 코드입니다.

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);

이 샘플 코드는 모델 훈련에 훈련 세트를 사용하고 감정 분석에 Naive Bayes 분류기를 사용합니다.

5. 모델 평가:
모델을 구축한 후에는 성능과 정확성을 결정하기 위해 평가도 해야 합니다. 테스트 세트를 사용하여 모델을 테스트하고 정밀도, 재현율, F1 값과 같은 평가 지표를 계산할 수 있습니다.

6. 감정 분석 및 감정 인식을 위해 모델 사용:
모델을 구축한 후 모델을 사용하여 새 텍스트에 대한 감정 분석 및 감정 인식을 수행할 수 있습니다. 다음은 샘플 코드입니다.

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;

이 샘플 코드는 입력 텍스트에 대해 감정 분석을 수행하고 감정 결과를 출력합니다.

결론:
이 기사에서는 PHP를 사용하여 텍스트 감정 분석 및 감정 인식 모델을 구축하는 방법을 소개합니다. 올바른 자연어 처리 라이브러리와 기계 학습 알고리즘을 선택함으로써 간단하면서도 효과적인 모델을 구축할 수 있습니다. 이 기사가 텍스트 감정 분석 및 감정 인식에 PHP를 사용하는 방법을 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 PHP를 사용하여 텍스트 감정 분석 및 감정 인식 모델을 구축하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!