Bagaimana untuk melaksanakan pembelajaran dan anotasi separa seliaan dalam PHP?

Dalam bidang pembelajaran mesin, pembelajaran diselia ialah kaedah latihan model biasa, tetapi ia memerlukan sejumlah besar data berlabel untuk latihan. Walau bagaimanapun, bagi sesetengah senario di mana sukar untuk mendapatkan sejumlah besar data beranotasi, seperti penapisan spam, analisis rangkaian sosial, dll., pembelajaran separa penyeliaan telah menjadi penyelesaian yang berkesan. Sebagai bahasa pembangunan web yang popular, PHP juga mempunyai banyak alatan dan teknik praktikal untuk menerapkan pembelajaran dan anotasi separa seliaan.

1. Pembelajaran separuh penyeliaan

Pembelajaran separa penyeliaan ialah kaedah pembelajaran antara pembelajaran tanpa seliaan dan pembelajaran seliaan Ia menggunakan sejumlah kecil data berlabel dan sejumlah besar data tidak berlabel model itu. Idea utama pembelajaran separuh penyeliaan ialah dalam set latihan, untuk mengurangkan beban kerja data pelabelan, hanya sejumlah kecil data yang dilabel dan ditambah dengan data yang tidak berlabel. Kaedah ini boleh meningkatkan saiz set latihan, dengan itu meningkatkan kesan latihan model.

Isu teras pembelajaran separa penyeliaan ialah cara menggunakan data tidak berlabel untuk meningkatkan hasil latihan. Kaedah pembelajaran separa penyeliaan yang biasa digunakan termasuk pembelajaran kendiri, pembelajaran kolaboratif, pembelajaran separa penyeliaan graf, dsb. Kebanyakan kaedah ini adalah berdasarkan teori dan andaian statistik, yang boleh menyelesaikan masalah jumlah data yang tidak mencukupi pada tahap tertentu dan meningkatkan ketepatan model pembelajaran mesin.

Kaedah melaksanakan pembelajaran separa seliaan dalam PHP adalah serupa dengan bahasa pengaturcaraan lain. Ia terutamanya memerlukan penggunaan perpustakaan algoritma yang berkaitan dengan matematik, statistik dan pembelajaran mesin. Perpustakaan pembelajaran mesin PHP yang biasa digunakan termasuk:

1. PHP-ML: Ia ialah perpustakaan pembelajaran mesin PHP berorientasikan objek yang menyediakan banyak algoritma pembelajaran mesin biasa. Ia menyokong pelbagai kaedah latihan model seperti pembelajaran diselia, pembelajaran tanpa penyeliaan, pembelajaran separa penyeliaan dan pembelajaran pengukuhan.
2. MathPHP: Ia adalah perpustakaan matematik PHP yang menyediakan sejumlah besar pengiraan matematik dan fungsi visualisasi. Ia boleh digunakan untuk menangani algebra linear, kalkulus, teori kebarangkalian dan masalah lain. Ia adalah perpustakaan alat yang sangat mudah.
3. GraphAware PHP-ML Neo4j: ialah perpustakaan pembelajaran mesin PHP yang menyediakan penyelesaian yang menggabungkan pembelajaran mesin dengan pangkalan data graf. Berdasarkan pangkalan data graf Neo4j, masalah pembelajaran mesin yang kompleks termasuk pembelajaran separa penyeliaan graf boleh dilaksanakan.

2. Pelabelan separuh seliaan

Dalam proses pembelajaran separa seliaan, cara melabel data juga merupakan isu utama. Data berlabel boleh digunakan sebagai set latihan untuk pembelajaran diselia, manakala data tidak berlabel boleh digunakan sebagai sampel data untuk pembelajaran separa penyeliaan. Anotasi separa diselia boleh dicapai melalui dua kaedah: anotasi manual dan anotasi separa automatik.

1. Pelabelan manual: Pelabelan manual adalah untuk melabelkan data tidak berlabel secara manual, yang merupakan salah satu kaedah pelabelan yang paling biasa. Anotasi manual boleh dilakukan oleh seorang atau berbilang orang, atau oleh anotasi pakar. Walau bagaimanapun, disebabkan beban kerja anotasi manual yang berat, yang memerlukan banyak tenaga kerja dan masa, ia tidak sesuai untuk aplikasi berskala besar.
2. Anotasi separa automatik: Anotasi separa automatik ialah kaedah antara anotasi manual dan anotasi automatik. Ia menggunakan teknologi komputer untuk merealisasikan proses pelabelan automatik, dan memerlukan pengesahan manual dan pembetulan keputusan. Anotasi separa automatik memerlukan pelabelan data tidak berlabel mengikut peraturan tertentu, seperti padanan kata kunci, pengelompokan teks, klasifikasi teks, dsb. Melalui anotasi separa automatik, bukan sahaja beban kerja kerja manual boleh dikurangkan dengan banyak, tetapi ketepatan data beranotasi juga boleh dipertingkatkan.

Dalam PHP, mencapai anotasi separa automatik memerlukan penggunaan teknologi dan alatan berkaitan pemprosesan bahasa semula jadi. Teknologi pemprosesan bahasa semula jadi berasaskan komponen boleh melaksanakan proses anotasi separa automatik dengan berkesan. Perpustakaan pemprosesan bahasa semula jadi PHP termasuk:

1. Alat NLP PHP: perpustakaan alat pemprosesan bahasa semula jadi berasaskan PHP yang menyediakan fungsi seperti pembahagian perkataan, penandaan sebahagian daripada pertuturan, pengecaman entiti bernama dan teks pengelasan.
2. PHPStanfordNLP: Pustaka pemprosesan bahasa semula jadi berdasarkan StanfordCoreNLP yang boleh digunakan untuk menganalisis teks dan mengekstrak maklumat berguna. Ia menyokong pembahagian perkataan, penandaan sebahagian daripada pertuturan, analisis sintaksis, analisis sentimen dan fungsi lain.
3. Zend_Search_Lucene: Pelaksanaan PHP enjin carian Lucene, yang boleh digunakan untuk pengelasan teks dan mendapatkan maklumat.

3. Ringkasan

Pembelajaran dan anotasi separuh seliaan ialah salah satu teknologi yang paling banyak digunakan dalam bidang pembelajaran mesin, dan juga digunakan secara meluas dalam pembangunan aplikasi PHP. PHP menyediakan banyak perpustakaan pembelajaran mesin praktikal dan alat pemprosesan bahasa semula jadi, yang boleh merealisasikan proses pembelajaran dan pelabelan separa penyeliaan dengan mudah. Melalui pembelajaran separa penyeliaan dan anotasi, bukan sahaja ketepatan model pembelajaran mesin boleh dipertingkatkan dengan banyak, malah masalah jumlah data yang tidak mencukupi dapat dikurangkan, memberikan lebih banyak kemungkinan untuk pembangunan aplikasi PHP.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan pembelajaran dan anotasi separa seliaan dalam PHP?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!