PHP dan Pembelajaran Mesin: Cara Membina Algoritma Analisis Sentimen

PHP dan Pembelajaran Mesin: Cara Membina Algoritma Analisis Sentimen

Pengenalan:
Pembelajaran mesin adalah salah satu teknologi terhangat hari ini dan boleh memberi impak yang ketara dalam pelbagai bidang. Analisis sentimen ialah aplikasi penting pembelajaran mesin dalam bidang pemprosesan teks. Ia boleh membantu kami menganalisis kecenderungan emosi secara automatik dalam teks. Dalam artikel ini, kami akan membincangkan cara membina algoritma analisis sentimen mudah menggunakan PHP dan algoritma pembelajaran mesin, menggambarkannya dengan contoh kod.

1. Apakah itu analisis sentimen?
Analisis sentimen, juga dikenali sebagai perlombongan pendapat, ialah kaedah menggunakan analisis teks untuk menentukan kecenderungan emosi orang ramai terhadap topik tertentu. Analisis sentimen boleh dibahagikan kepada dua kategori utama: klasifikasi sentimen dan analisis kekutuban sentimen. Klasifikasi sentimen mengklasifikasikan data teks kepada sentimen positif, negatif atau neutral, manakala analisis polariti sentimen menilai kekuatan kecenderungan sentimen dengan lebih terperinci.

2. Langkah membina algoritma analisis sentimen

1. Sediakan set data
   Langkah pertama algoritma analisis sentimen ialah menyediakan set data dengan kecenderungan emosi yang dilabel. Set data ini perlu mengandungi jujukan teks dan label sentimen yang sepadan (positif, negatif atau neutral). Anda boleh mengumpul data daripada set data awam atau menggunakan set data anda sendiri.
2. Prapemprosesan Data
   Dalam peringkat prapemprosesan data, kita perlu membersihkan dan mempraproses teks untuk menjadikannya sesuai untuk algoritma pembelajaran mesin. Ini termasuk mengalih keluar tanda baca, menghentikan perkataan dan nombor, stemming dan perwakilan beg-of-word, dsb.
3. Pengestrakan Ciri
   Pengestrakan ciri ialah proses menukar teks kepada ciri berangka yang boleh diproses oleh algoritma pembelajaran mesin. Kaedah pengekstrakan ciri biasa termasuk model beg-of-words dan TF-IDF.
4. Bina model klasifikasi
   Dalam PHP, kita boleh menggunakan perpustakaan pembelajaran mesin seperti Php-ML atau php-ai/php-ml untuk membina model klasifikasi. Perpustakaan ini menyediakan pelbagai algoritma pembelajaran mesin seperti Pengelas Naive Bayes, Mesin Vektor Sokongan, dsb.
5. Melatih dan menilai model
   Menggunakan set data yang disediakan, kami boleh membahagikan data kepada set latihan dan set ujian. Kemudian, gunakan set latihan untuk melatih model dan set ujian untuk menilai prestasi model. Penunjuk penilaian termasuk ketepatan, ketepatan, ingatan semula dan skor F1.
6. Lakukan ramalan analisis sentimen
   Setelah latihan model selesai dan keputusan penilaian memuaskan, kita boleh menggunakan model untuk melaksanakan ramalan analisis sentimen. Dengan memasukkan teks baharu ke dalam model, kita boleh mendapatkan hasil kecenderungan emosi yang sepadan.

3. Contoh kod PHP
Berikut ialah contoh kod PHP mudah untuk membina dan melatih model pengelas Naive Bayes dan menggunakan model untuk ramalan analisis sentimen:

// 引入机器学习库
require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlDatasetCsvDataset;
use PhpmlFeatureExtractionTokenCountVectorizer;
use PhpmlTokenizationWhitespaceTokenizer;
use PhpmlClassificationNaiveBayes;

// 加载数据集
$dataset = new CsvDataset('data.csv', 1);

// 进行数据预处理和特征提取
$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new WhitespaceTokenizer());
$vectorizer->fit($dataset->getSamples());
$vectorizer->transform($dataset->getSamples());

// 将数据集拆分为训练集和测试集
$splitRatio = 0.8;
$dataset->split($splitRatio);

// 构建朴素贝叶斯分类器模型
$classifier = new NaiveBayes();

// 训练模型
$classifier->train($dataset->getSamples(), $dataset->getTargets());

// 预测情感倾向
$text = "这个产品非常好用!";
$sample = $vectorizer->transform([$text]);
$result = $classifier->predict($sample);

echo "文本: " . $text . "
";
echo "情感倾向: " . $result[0] . "
";

Contoh kod di atas menunjukkan cara Menggunakan perpustakaan Php-ML untuk melatih model pengelas Naive Bayes dan menggunakan model untuk melaksanakan ramalan analisis sentimen pada teks yang ditentukan.

Kesimpulan:
Dengan menggunakan PHP dan algoritma pembelajaran mesin, kami boleh membina algoritma analisis sentimen mudah untuk menganalisis kecenderungan emosi secara automatik dalam teks. Analisis sentimen digunakan secara meluas dalam analisis pertuturan, pemantauan media sosial dan bidang lain, membantu kami memahami emosi dan maklum balas pengguna dengan lebih baik. Saya harap artikel ini dapat membantu anda memahami dan menggunakan algoritma analisis sentimen.

Atas ialah kandungan terperinci PHP dan Pembelajaran Mesin: Cara Membina Algoritma Analisis Sentimen. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!