Cara menggunakan PHP untuk membina analisis sentimen teks dan model pengecaman emosi

Cara menggunakan PHP untuk membina analisis sentimen teks dan model pengecaman emosi

Pengenalan:
Dengan populariti media sosial dan komunikasi elektronik, orang ramai semakin menggunakan teks sebagai alat untuk meluahkan emosi dan emosi. Oleh itu, terdapat peningkatan permintaan untuk analisis sentimen teks dan pengecaman emosi. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk membina analisis sentimen teks dan model pengecaman emosi yang mudah dan berkesan.

1. Penyediaan:
Sebelum mula membina model, kita perlu memasang PHP dan perpustakaan pemprosesan bahasa semula jadi yang berkaitan. PHP mempunyai banyak perpustakaan pihak ketiga sumber terbuka untuk dipilih, seperti: php-nlp-tools dan TextAnalysis, dsb. Perpustakaan ini menyediakan fungsi asas untuk memproses teks, seperti pembahagian perkataan, penandaan sebahagian daripada pertuturan dan analisis sentimen. Dalam artikel ini, kami akan menggunakan php-nlp-tools.

2. Penyediaan data:
Membina model memerlukan set latihan, yang sepatutnya mengandungi sampel teks yang telah dilabelkan dengan kategori emosi atau mood. Sampel ini boleh diperoleh daripada set data awam atau dianotasi secara manual sendiri. Sampel teks boleh berupa ulasan filem, siaran media sosial, artikel berita, dsb.

3. Pemilihan ciri:
Sebelum membina model, kita perlu mengekstrak ciri daripada teks. Pendekatan biasa ialah menggunakan model beg-of-words, yang mewakili teks sebagai vektor kekerapan perkataan. Ini boleh dicapai menggunakan kelas Tokenizer dan StopWords dalam perpustakaan php-nlp-tools. Berikut ialah contoh kod:

require_once 'vendor/autoload.php';

use NlpToolsTokenizersWhitespaceTokenizer;
use NlpToolsDocumentsDocument;
use NlpToolsDocumentsTokensDocument;
use NlpToolsDocumentsSentenceDocument;
use NlpToolsFeatureFactoriesFeatureDictionary;

$doc = new SentenceDocument(
    [new Document('This is a positive sentence.'),
    new Document('This is a negative sentence.')]
);

$tok = new WhitespaceTokenizer();
$doc = new TokensDocument($tok->tokenize($doc->getDocument()));
$doc->applyTransformation(function ($tokens) use ($tok) {
    return $tok->tokenize($tokens);
});
    
$dict = new FeatureDictionary(
    $doc,
    function ($term) {
        return $term;
    }
);

print_r($doc);

Kod sampel ini membahagikan teks input kepada ayat dan menggunakan model beg-of-words untuk mewakili teks sebagai vektor ciri.

4. Analisis sentimen dan pembinaan model pengecaman emosi:
Bahagian utama membina model ialah memilih algoritma pembelajaran mesin yang sesuai dan melatihnya menggunakan set latihan. Pustaka php-nlp-tools menyediakan banyak algoritma pembelajaran mesin klasik, seperti pengelas Naive Bayes dan algoritma entropi maksimum. Berikut ialah kod sampel yang menggunakan pengelas Naive Bayes untuk membina model analisis sentimen:

require_once 'vendor/autoload.php';

use NlpToolsModelsFeatureBasedNB;
use NlpToolsDocumentsTokensDocument;
use NlpToolsFeatureFactoriesFeatureDictionary;
use NlpToolsFeatureFactoriesDataAsFeatures;
use NlpToolsClassifiersNaiveBayesClassifier;

$training = [
    ['This is a positive sentence.', 'positive'],
    ['This is a negative sentence.', 'negative']
];

$tok = new WhitespaceTokenizer();
$doc = new TokensDocument();
$dict = new FeatureDictionary(
    $doc,
    function ($term) {
        return $term;
    }
);

$feats = new DataAsFeatures($doc, $dict);
$classifier = new NaiveBayesClassifier($feats, $dict, array('positive', 'negative'));
$model = new FeatureBasedNB($classifier);

foreach ($training as $data) {
    $doc->addDocument(new Document($data[0]));
    $feats->addDocument($doc->getDocument());
    $model->train($doc->getDocument(), $data[1]);
}

print_r($model);

Kod sampel ini menggunakan set latihan untuk latihan model dan menggunakan pengelas Naive Bayes untuk analisis sentimen.

5. Penilaian model:
Selepas membina model, kita juga perlu menilai untuk menentukan prestasi dan ketepatannya. Anda boleh menggunakan set ujian untuk menguji model dan mengira metrik penilaian seperti ketepatan, ingat semula dan nilai F1.

6. Gunakan model untuk analisis sentimen dan pengecaman emosi:
Selepas membina model, kita boleh menggunakan model untuk melakukan analisis sentimen dan pengecaman emosi pada teks baharu. Berikut ialah kod sampel:

require_once 'vendor/autoload.php';

use NlpToolsModelsFeatureBasedNB;
use NlpToolsDocumentsTokensDocument;
use NlpToolsFeatureFactoriesFeatureDictionary;
use NlpToolsFeatureFactoriesDataAsFeatures;
use NlpToolsClassifiersNaiveBayesClassifier;

$tok = new WhitespaceTokenizer();
$doc = new TokensDocument();

$text = 'This is a positive sentence.';
$doc->addDocument(new Document($text));

$dict = new FeatureDictionary(
    $doc,
    function ($term) {
        return $term;
    }
);

$feats = new DataAsFeatures($doc, $dict);
$classifier = new NaiveBayesClassifier($feats, $dict, array('positive', 'negative'));
$model = new FeatureBasedNB($classifier);

$result = $model->classify($doc->getDocument());

echo $text;
echo '情感为：'.$result;

Kod sampel ini akan melakukan analisis sentimen pada teks input dan mengeluarkan hasil sentimen.

Kesimpulan:
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk membina analisis sentimen teks dan model pengecaman emosi. Dengan memilih perpustakaan pemprosesan bahasa semula jadi dan algoritma pembelajaran mesin yang betul, kami boleh membina model yang mudah tetapi berkesan. Saya harap artikel ini akan membantu anda memahami cara menggunakan PHP untuk analisis sentimen teks dan pengecaman emosi.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan PHP untuk membina analisis sentimen teks dan model pengecaman emosi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!