Rumah > Artikel > pembangunan bahagian belakang > Bagaimana untuk menggunakan PHP untuk pembelajaran mesin dan pemahaman bahasa semula jadi?
Dengan pembangunan kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin, semakin ramai pembangun mula menumpukan pada pemprosesan bahasa semula jadi dan analisis data pintar. Menggunakan PHP untuk pembelajaran mesin dan pemahaman bahasa semula jadi juga telah menjadi topik hangat. PHP ialah bahasa pengaturcaraan yang kaya dengan ciri dengan sejumlah besar perpustakaan dan alatan matang yang boleh melaksanakan pembelajaran mesin dan tugas pemprosesan bahasa semula jadi dengan mudah. Jika anda juga ingin mengetahui cara melaksanakan tugas-tugas ini dalam PHP, kemudian baca yang berikut.
Sebelum menggunakan PHP untuk pembelajaran mesin dan pemprosesan bahasa semula jadi, anda perlu memasang beberapa sambungan PHP yang diperlukan. Sambungan PHP memberi anda akses kepada alat pembelajaran mesin biasa dan alat pemprosesan bahasa semula jadi dalam PHP.
Berikut ialah beberapa sambungan PHP yang paling biasa digunakan:
Anda boleh memasang sambungan ini dengan mudah melalui pengurus pakej seperti Komposer atau PECL.
Sebelum melakukan pembelajaran mesin dan pemprosesan bahasa semula jadi, anda perlu menyediakan dan membersihkan data. Penyediaan dan pembersihan data yang betul boleh meningkatkan ketepatan dan kecekapan algoritma.
Berikut ialah beberapa amalan untuk penyediaan dan pembersihan data:
Sebelum melakukan tugasan pembelajaran mesin, anda perlu memahami algoritma pembelajaran mesin yang berbeza dan cara menggunakannya. Berikut ialah pengenalan kepada beberapa algoritma pembelajaran mesin:
Sebelum melaksanakan algoritma, anda perlu menilai ketepatan model. Satu cara untuk menilai ketepatan ialah menggunakan pengesahan silang.
Pemprosesan Bahasa Asli (NLP) ialah teknologi yang melibatkan pemahaman dan pemprosesan bahasa manusia. Berikut ialah beberapa tugas NLP:
Stanford CoreNLP ialah salah satu alatan yang biasa digunakan untuk NLP, yang boleh melaksanakan tugas seperti pembahagian perkataan, analisis sintaksis, pengecaman entiti dan analisis sentimen. Anda boleh menyepadukannya ke dalam aplikasi PHP anda menggunakan sambungan PHP-Stanford-CoreNLP.
Berikut ialah kod pembelajaran mesin asas berdasarkan perpustakaan PHP-ML, yang menggunakan pengelas mesin vektor sokongan (SVM) pada bunga iris set data Kelaskan:
<?php require_once 'vendor/autoload.php'; use PhpmlClassificationSVC; use PhpmlDatasetDemoIrisDataset; use PhpmlMetricAccuracy; use PhpmlSplitRandomSplit; $dataset = new IrisDataset(); $randomSplit = new RandomSplit($dataset, 0.3); $classifier = new SVC(); $classifier->train($randomSplit->getTrainSamples(), $randomSplit->getTrainLabels()); $predicted = $classifier->predict($randomSplit->getTestSamples()); $accuracy = Accuracy::score($randomSplit->getTestLabels(), $predicted); echo "Accuracy: $accuracy ";
Kod ini membahagikan set data secara rawak kepada set latihan dan set ujian. Selepas itu, SVC digunakan untuk melatih pengelas SVM, dan kemudian ramalan dibuat pada set ujian. Akhir sekali, ketepatan ramalan diukur menggunakan kaedah Accuracy::score.
Kesimpulan
Dalam artikel ini, kami memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk pembelajaran mesin dan pemprosesan bahasa semula jadi. Kami membincangkan beberapa konsep asas penyediaan dan pembersihan data, algoritma pembelajaran mesin dan pemprosesan bahasa semula jadi. Kami juga menyediakan contoh pembelajaran mesin menggunakan perpustakaan PHP-ML. Saya harap artikel ini dapat membantu anda memulakan pembelajaran mesin PHP dan pemprosesan bahasa semula jadi dengan cepat.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan PHP untuk pembelajaran mesin dan pemahaman bahasa semula jadi?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!