PHP는 텍스트 마이닝 및 감정 분석을 구현하기 위해 Elasticsearch를 개발하고 있습니다.

Elasticsearch는 PHP 개발에서 텍스트 마이닝과 감정 분석을 구현합니다.

최근 몇 년간 인터넷의 급속한 발전으로 인해 대용량 텍스트 데이터가 지속적으로 생성되고 있습니다. 이러한 텍스트 데이터에는 풍부한 정보가 포함되어 있습니다. 기업에서는 텍스트 데이터의 마이닝 및 분석을 통해 사용자 요구, 제품 의견, 시장 동향과 같은 귀중한 정보를 얻을 수 있습니다. 분산 검색 엔진인 Elasticsearch는 텍스트 검색 및 분석에 능숙하며 텍스트 마이닝 및 감정 분석 분야에서 널리 사용됩니다.

이 기사에서는 PHP 개발에서 Elasticsearch를 사용하여 텍스트 마이닝 및 감정 분석을 구현하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. Elasticsearch 소개
Elasticsearch는 Lucene을 기반으로 구축되었으며 대량의 데이터를 빠르게 저장, 검색 및 분석할 수 있는 분산 아키텍처를 사용하는 오픈 소스 검색 엔진입니다. 전체 텍스트 검색, 구조화된 검색, 지리적 위치 검색 등의 기능을 지원하고 개발자가 데이터 작업 및 쿼리를 수행할 수 있도록 풍부한 API를 제공합니다.

2. Elasticsearch 설치 및 구성

1. Elasticsearch 소스 코드 패키지를 다운로드하여 로컬 디렉터리에 추출하세요.
2. Elasticsearch 디렉터리에 들어가서 config/elasticsearch.yml 파일을 수정하고 클러스터 이름, 노드 이름, 포트 번호 등과 같은 매개변수를 구성합니다.
3. Elasticsearch 서비스 시작: bin/elasticsearch 명령을 실행합니다.

3. PHP를 사용하여 Elasticsearch 운영

1. Elasticsearch PHP 라이브러리 설치: Composer를 사용하여 설치하고, Composer.json 파일을 통해 종속성을 추가하고, 작곡가 설치 명령을 실행할 수 있습니다.

{
"require": {

"elasticsearch/elasticsearch": "^6.0"

}
}

2. Elasticsearch 클러스터에 연결

7313d347c58cb133f74dfe1ccd40e3e6build();
?>

3. 색인 및 문서 만들기

2164101fa65764814a2f85d7153573eaindices() -> ;create($params);
?>

4. 문서 삽입

d12241776352f4e604bba9392b628ae9index($params) ;
?>

5. 문서 검색

8f906db4a4ca2510cc8b2eba434ed4a9search($params);
?>

IV . 텍스트 마이닝 및 감성 분석 구현
텍스트 마이닝 및 감성 분석을 구현하기 전에 분석할 텍스트 데이터를 준비해야 합니다.

1. 인덱스 및 매핑 생성

f28719b9848b40c26d9532f66503e507indices()->create($params);
?>

2. 텍스트 데이터 삽입

21bbfb2ee27d169647fc4893028c6119index($params);
?>

3. 텍스트 감정 분석

74bf8be9aae443b2cd35eada68665747search($params);

foreach ($response['hits']['hits'] as $ hit) {

$score = $hit['_score'];
$source = $hit['_source'];

// 根据情感得分进行情感判断
if ($score > 0.6) {
    echo '正面情感';
} else if ($score < 0.4) {
    echo '负面情感';
} else {
    echo '中性情感';
}

}
?>

위의 코드를 통해 텍스트 데이터에 대한 감성 분석을 수행하고 감성 점수를 바탕으로 감성 판단을 내릴 수 있습니다.

요약:
이 기사에서는 PHP 개발에서 Elasticsearch를 사용하여 텍스트 마이닝 및 감정 분석을 구현하는 방법을 소개합니다. Elasticsearch의 강력한 기능을 통해 텍스트 데이터의 저장, 검색 및 분석을 빠르게 실현할 수 있습니다. 텍스트 데이터의 감성 점수를 분석하여 텍스트의 감성 정보를 획득하고 기업의 의사결정에 귀중한 참고 자료를 제공할 수 있습니다. 이 기사가 PHP 개발 분야의 Elasticsearch 실무자에게 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 PHP는 텍스트 마이닝 및 감정 분석을 구현하기 위해 Elasticsearch를 개발하고 있습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!