Rumah  >  Artikel  >  pembangunan bahagian belakang  >  Kecerdasan Buatan dan Teknologi Pemprosesan Bahasa Semulajadi dalam PHP

Kecerdasan Buatan dan Teknologi Pemprosesan Bahasa Semulajadi dalam PHP

PHPz
PHPzasal
2023-05-11 15:49:461272semak imbas

Dengan perkembangan zaman, skop aplikasi teknologi kecerdasan buatan (AI) semakin meluas. Dalam bidang pembangunan perisian, teknologi AI semakin digunakan terutamanya dalam bahasa PHP. PHP ialah bahasa skrip yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web. Pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) ialah teknologi AI yang membolehkan komputer berinteraksi dan berkomunikasi dengan bahasa manusia. Artikel ini akan menumpukan pada memperkenalkan aplikasi kecerdasan buatan dan teknologi pemprosesan bahasa semula jadi dalam PHP.

1. Teknologi Kepintaran Buatan dalam PHP

  1. Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin ialah cabang kecerdasan buatan, yang terdiri daripada algoritma dan model membolehkan komputer belajar secara autonomi melalui data. Dalam PHP, terdapat beberapa rangka kerja pembelajaran mesin yang sangat popular seperti scikit-learn. Menggunakan rangka kerja ini, anda boleh melatih model dan membuat ramalan ke atasnya, contohnya: klasifikasi teks, pengecaman imej, dsb.

  1. Pembelajaran Mendalam

Pembelajaran mendalam ialah varian pembelajaran mesin yang menggunakan rangkaian saraf tiruan untuk mensimulasikan struktur dan fungsi sistem saraf manusia. Dalam PHP, terdapat beberapa rangka kerja pembelajaran mendalam yang sangat popular seperti TensorFlow dan Keras. Rangka kerja ini membolehkan anda menggunakan teknik pembelajaran mendalam untuk tugasan seperti pengecaman imej, pemprosesan bahasa semula jadi dan banyak lagi.

  1. Algoritma Genetik

Algoritma genetik ialah algoritma yang serupa dengan evolusi yang memilih penyelesaian yang paling sesuai daripada populasi. Dalam PHP, terdapat perpustakaan algoritma genetik yang popular dipanggil Perpustakaan PHP Algoritma Genetik. Menggunakan perpustakaan ini anda boleh melaksanakan pelbagai algoritma evolusi dan teknik pengoptimuman.

2. Teknologi pemprosesan bahasa semula jadi dalam PHP

  1. Tokenisasi (Tokenisasi)

Dalam pemprosesan bahasa semula jadi, tokenisasi adalah untuk membahagikan ayat kepada ketulan kecil bahasa (bukan perkataan) untuk pemahaman dan analisis yang lebih baik. Dalam PHP, terdapat beberapa tokenizer, seperti: PHP NLP Parser dan PHP Text Analysis.

  1. Part of Speech Tagging (Bahagian daripada Speech Tagging)

Part of Speech Tagging (Part of Speech Tagging) ialah kaedah yang mengekstrak bahagian ucapan sesuatu perkataan (seperti kata nama, kata kerja, kata adjektif, dll.) proses. Dalam PHP, terdapat dua pustaka penandaan sebahagian daripada pertuturan yang sangat popular: Alat PHP NLP dan PHP Lingua.

  1. Pengiktirafan Entiti Dinamakan (Pengiktirafan Entiti Dinamakan) ialah teknologi pemprosesan bahasa semula jadi yang mengiktiraf entiti dalam teks (contohnya, nama orang, lokasi dan organisasi). Dalam PHP, terdapat beberapa perpustakaan pengecaman entiti bernama, seperti: stanford-nlp-php dan pear-net_nlp.

Analisis Sentimen

  1. Analisis sentimen ialah teknik pemprosesan bahasa semula jadi yang mengenal pasti sentimen teks dan mengklasifikasikannya sebagai positif, negatif atau neutral. Dalam PHP, terdapat beberapa perpustakaan analisis sentimen yang sangat berguna seperti PHP Sentiment Analyzer dan phpInsight.
Kesimpulan

Bahasa PHP semakin digunakan dalam teknologi AI. Melalui teknologi seperti pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam dan algoritma genetik, pembangun PHP boleh melaksanakan pelbagai aplikasi, seperti pengecaman imej, pemprosesan bahasa semula jadi, dsb. Pada masa yang sama, teknologi pemprosesan bahasa semula jadi dalam PHP juga boleh digunakan untuk tugasan seperti analisis teks, analisis sentimen dan pengecaman entiti bernama. Teknologi ini boleh membantu pembangun PHP melaksanakan pelbagai aplikasi dengan lebih baik dan meningkatkan prestasi aplikasi serta pengalaman pengguna.

Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan Buatan dan Teknologi Pemprosesan Bahasa Semulajadi dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn