PHP와 기계 학습: 감정 분석 및 검토 모델링을 수행하는 방법

PHP 및 기계 학습: 감정 분석 및 댓글 모델링 수행 방법

소개:
소셜 미디어의 인기와 인터넷 댓글의 증가로 인해 텍스트 감정 분석 및 댓글 모델링에 대한 수요도 점점 더 커지고 있습니다. 기계 학습은 감정 분석을 자동화하고 모델링을 검토하는 데 도움이 되는 효과적인 방법입니다. 이 기사에서는 PHP와 기계 학습을 사용하여 이러한 작업을 수행하는 방법을 다루고 몇 가지 코드 예제를 제공합니다.

1. 감정 분석

감정 분석이란 텍스트에 담긴 감정적 경향을 분석하여 긍정적, 부정적, 중립 등 텍스트의 감정 상태를 판단하는 것을 말합니다. PHP에서는 오픈 소스 자연어 처리 라이브러리를 사용하여 TextBlob과 같은 감정 분석을 구현할 수 있습니다.

먼저 PHP 프로젝트에 TextBlob 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 Composer를 사용하여 설치할 수 있습니다.

composer require php-ai/php-ml

그런 다음 다음 코드를 사용하여 감정 분석을 수행할 수 있습니다.

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

위의 코드 예제에서는 먼저 필요한 클래스와 인터페이스를 가져온 다음 A 문자열을 정의했습니다. 오자. 다음으로, 특징 추출기를 초기화하고 여기에 텍스트를 맞춥니다. 그런 다음 지원 벡터 머신 분류기를 사용하여 모델을 훈련하고 텍스트와 레이블을 입력으로 사용합니다. 마지막으로 훈련된 모델을 사용하여 텍스트의 감정적 경향을 예측합니다.

2. 댓글 모델링

댓글 모델링이란 사용자 리뷰의 내용과 감정을 분석하여 제품 품질, 서비스 만족도 등 리뷰의 카테고리를 예측하는 것을 말합니다. PHP에서는 기계 학습 라이브러리인 php-ai/php-ml을 사용하여 주석 모델링을 구현할 수 있습니다.

먼저 php-ai/php-ml 라이브러리를 설치해야 합니다. Composer를 사용하여 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.

composer require php-ai/php-ml

그런 다음 다음 코드를 사용하여 주석 모델링을 구현할 수 있습니다.

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

위 코드 예제에서는 먼저 필요한 클래스와 인터페이스를 가져온 다음 정의합니다. a 그룹 댓글과 해당 태그. 다음으로 기능 추출기를 초기화하고 리뷰를 여기에 맞추었습니다. 그런 다음 Naive Bayes 분류기를 사용하여 모델을 훈련하고 리뷰와 태그를 입력으로 사용합니다. 마지막으로 훈련된 모델을 사용하여 새로운 리뷰의 카테고리를 예측합니다.

결론:
이 문서에서는 감정 분석 및 검토 모델링을 위해 PHP와 기계 학습을 사용하는 방법을 설명합니다. 우리는 두 개의 기계 학습 라이브러리 TextBlob 및 php-ai/php-ml을 도입하여 각각 감정 분석 및 댓글 모델링을 위한 코드 예제를 구현했습니다. 이 기사가 PHP에서 텍스트 감정 분석을 수행하고 모델링을 검토하려는 개발자에게 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 PHP와 기계 학습: 감정 분석 및 검토 모델링을 수행하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!