Heim > Backend-Entwicklung > PHP-Tutorial > So verwenden Sie PHP für die grundlegende Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

So verwenden Sie PHP für die grundlegende Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

WBOY
Freigeben: 2023-06-23 10:54:01
Original
1235 Leute haben es durchsucht

Natural Language Processing (NLP) ist ein Bereich, der mehrere Disziplinen umfasst und Informatik, Computerlinguistik, künstliche Intelligenz usw. umfasst. Das Ziel von NLP besteht darin, Computer in die Lage zu versetzen, die menschliche Sprache zu verstehen und entsprechend zu reagieren. Einige Aufgaben, wie die automatische Textklassifizierung, Stimmungsanalyse und Informationsabruf, erfordern ein gewisses Maß an Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Mit PHP für die grundlegende Verarbeitung natürlicher Sprache können diese Aufgaben schnell umgesetzt werden.

In diesem Artikel werden einige grundlegende NLP-Technologien vorgestellt und Methoden zur Implementierung dieser Technologien mit PHP bereitgestellt.

  1. Wortsegmentierung

Wortsegmentierung ist der erste Schritt in der Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie teilt einen fortlaufenden Text nacheinander in Wörter auf. Im Chinesischen enthält der chinesische Satz selbst keine Leerzeichen und die Wortsegmentierung unterteilt den Text entsprechend den Wortgrenzen. Die Segmentierung chinesischer Wörter ist eine Kernaufgabe bei der Verarbeitung natürlicher Sprache. Diese Aufgabe ist besonders wichtig bei der Verarbeitung chinesischer Texte. In PHP können Sie das Open-Source-Tool zur chinesischen Wortsegmentierung jieba-php verwenden, um die Wortsegmentierungsfunktion zu implementieren.

  1. Erkennung benannter Entitäten

Die Erkennung benannter Entitäten bezieht sich auf das Finden der Namen von Personen, Orten, Organisationen usw. im Text und das Bestimmen ihrer Typen. Sie können die Stanford NLP-Bibliothek in PHP verwenden, um die Erkennung benannter Entitäten zu implementieren.

  1. Pos of Speech Tagging

Pos of Speech Tagging bezieht sich auf die Markierung jedes Wortes mit seiner Wortart im Text. Im Englischen ist beispielsweise „cat“ ein Substantiv, „run“ ein Verb und „the“ ein Artikel. Im Chinesischen kann „I“ sowohl ein Substantiv als auch ein Pronomen sein. Die HanLP-Bibliothek kann in PHP verwendet werden, um die Kennzeichnung chinesischer Wortarten zu implementieren.

  1. Syntaktische Analyse

Syntaktische Analyse bezieht sich auf die Analyse der grammatikalischen Struktur von Texten. Die Hauptsache besteht darin, die Substantive, Verben, Adjektive usw. zu finden und die Beziehung zwischen ihnen zu bestimmen. Sie können die Standford Parser-Bibliothek in PHP verwenden, um eine syntaktische Analyse zu implementieren.

  1. Sentiment-Analyse

Sentiment-Analyse bezieht sich auf die Analyse der emotionalen Farbe, die durch Text ausgedrückt wird. Der Text kann eine positive, negative oder neutrale Stimmung enthalten. Die SentiStrength-Bibliothek kann in PHP zur Implementierung einer Stimmungsanalyse verwendet werden.

Kurz gesagt, es ist sehr praktisch, PHP für die grundlegende Verarbeitung natürlicher Sprache zu verwenden. Sie müssen nur die entsprechende Bibliothek oder das entsprechende Tool aufrufen. Die oben vorgestellten Techniken sind sehr klassische Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung und können Ihnen bei der Analyse und Verarbeitung verschiedener Informationen im Text helfen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie PHP für die grundlegende Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Verwandte Etiketten:
Quelle:php.cn
Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Beliebte Tutorials
Mehr>
Neueste Downloads
Mehr>
Web-Effekte
Quellcode der Website
Website-Materialien
Frontend-Vorlage