Teknologi pemprosesan bahasa semula jadi berprestasi tinggi dalam PHP

Dengan perkembangan era Internet, cara hidup dan bekerja kita juga sentiasa berubah. Aplikasi teknologi pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) juga semakin meluas, daripada terjemahan mesin, analisis media sosial kepada perkhidmatan pelanggan pintar dan bidang lain. Apa yang berikut ialah permintaan untuk teknologi NLP berprestasi tinggi dan kecekapan Sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web, PHP juga mempunyai sokongan dan kebolehsuaian yang baik kepada prestasi NLP, dan menyediakan beberapa teknologi pemprosesan bahasa semula jadi Prestasi berprestasi tinggi.

1. Teknologi segmentasi perkataan

Teknologi segmentasi perkataan ialah salah satu teknologi paling asas dan penting dalam NLP. Beberapa perpustakaan pembahagian perkataan matang, seperti IKAnalyzer dan Jieba, biasanya digunakan dalam PHP untuk melaksanakan pemprosesan pembahagian perkataan Cina.

Inti teknologi pembahagian perkataan adalah untuk menguraikan ayat atau perenggan kepada unit perbendaharaan kata bebas, iaitu prapemprosesan teks. Ini adalah langkah pertama dalam teknologi NLP dan asas untuk teknologi pemprosesan teks lain. Teknologi pembahagian perkataan dalam PHP boleh digunakan untuk melaksanakan banyak senario aplikasi, seperti fungsi carian berdasarkan input pengguna, pengekstrakan kata kunci, klasifikasi teks, dll.

2. Teknologi penandaan sebahagian daripada pertuturan

Teknologi penandaan selepas pertuturan ialah satu lagi teknologi asas dalam NLP Ia menandakan setiap perkataan dalam teks ke bahagiannya pertuturan, seperti Kata Nama, kata kerja, kata adjektif, dsb.

Alat penandaan sebahagian daripada pertuturan yang biasa digunakan dalam PHP termasuk jiebaanalyz dan StanfordNLP. Dalam PHP, teknologi penandaan sebahagian daripada pertuturan biasanya digunakan untuk melaksanakan pelbagai senario pemprosesan teks, seperti analisis sentimen teks, pengecaman entiti, dsb.

3. Teknologi pengelasan teks

Pengkelasan teks ialah salah satu senario aplikasi penting dalam NLP Ia adalah untuk mengelaskan teks yang diberikan ke dalam kategori Reka bentuk tertentu yang telah ditetapkan, seperti berita , komen, analisis sentimen, dsb.

Dalam PHP, anda boleh menggunakan beberapa algoritma pengelasan teks berprestasi tinggi untuk melaksanakan pengelasan teks. Contohnya, SVM (Mesin Vektor Sokongan), LR (Regression Logistik) dan GBDT (Pokok Penggalak Kecerunan), dsb.

4. Teknologi pengelompokan teks

Teknologi pengelompokan teks ialah teknologi yang mengagregatkan teks yang serupa mengikut persamaannya. Tujuan pengelompokan adalah untuk membuat kumpulan teks yang serupa untuk membantu kami mengenal pasti dan memahami data teks.

Dalam PHP, algoritma seperti K-means, pengelompokan hierarki dan pengelompokan ketumpatan boleh digunakan untuk melaksanakan pengelompokan teks dan mengelaskan sejumlah besar maklumat teks ke dalam kategori yang berbeza untuk pemprosesan dan analisis selanjutnya.

5. Teknologi Analisis Sentimen

Analisis Sentimen ialah teknologi yang membolehkan program komputer menganalisis dan mengenal pasti keadaan emosi secara automatik yang dinyatakan dalam teks bahasa semula jadi. Dalam PHP, kita boleh menggunakan beberapa perpustakaan analisis sentimen sumber terbuka seperti PHP Insighit, yang mudah digunakan dan boleh menilai sentimen teks dengan berkesan.

Ringkasnya, teknologi pemprosesan bahasa semula jadi berprestasi tinggi dalam PHP secara beransur-ansur mendapat perhatian dan aplikasi yang meluas. Memandangkan permintaan untuk teknologi NLP terus berkembang, kami percaya bahawa lebih banyak teknologi pemprosesan bahasa semula jadi berprestasi tinggi akan muncul pada masa hadapan, membawa lebih banyak kemudahan kepada kerja dan kehidupan kami.

Atas ialah kandungan terperinci Teknologi pemprosesan bahasa semula jadi berprestasi tinggi dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!