Comment réaliser un apprentissage semi-supervisé et des annotations en PHP ?

Dans le domaine de l'apprentissage automatique, l'apprentissage supervisé est une méthode de formation de modèles courante, mais elle nécessite une grande quantité de données étiquetées pour la formation. Cependant, pour certains scénarios où il est difficile d’obtenir une grande quantité de données annotées, comme le filtrage anti-spam, l’analyse des réseaux sociaux, etc., l’apprentissage semi-supervisé est devenu une solution efficace. En tant que langage de développement Web populaire, PHP dispose également de nombreux outils et techniques pratiques pour appliquer l'apprentissage et l'annotation semi-supervisés.

1. L'apprentissage semi-supervisé

L'apprentissage semi-supervisé est une méthode d'apprentissage entre l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage supervisé. Il utilise une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données. Données non étiquetées pour construire le modèle. L'idée principale de l'apprentissage semi-supervisé est que dans l'ensemble de formation, afin de réduire la charge de travail d'étiquetage des données, seule une petite quantité de données est étiquetée et complétée par des données non étiquetées. Cette méthode peut augmenter considérablement la taille de l’ensemble de formation, améliorant ainsi l’effet de la formation du modèle.

La problématique centrale de l'apprentissage semi-supervisé est de savoir comment utiliser des données non étiquetées pour améliorer les résultats de l'entraînement. Les méthodes d'apprentissage semi-supervisé couramment utilisées comprennent l'auto-apprentissage, l'apprentissage collaboratif, l'apprentissage semi-supervisé par graphes, etc. La plupart de ces méthodes sont basées sur des théories et des hypothèses statistiques, qui peuvent résoudre dans une certaine mesure le problème du volume de données insuffisant et améliorer la précision des modèles d'apprentissage automatique.

La méthode de mise en œuvre de l'apprentissage semi-supervisé en PHP est similaire à celle des autres langages de programmation. Elle nécessite principalement l'utilisation de bibliothèques d'algorithmes liées aux mathématiques, aux statistiques et à l'apprentissage automatique. Les bibliothèques d'apprentissage automatique PHP couramment utilisées incluent :

1. PHP-ML : Il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage automatique PHP orientée objet qui fournit de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique courants. Il prend en charge plusieurs méthodes de formation modèles telles que l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage semi-supervisé et l'apprentissage par renforcement.
2. MathPHP : C'est une bibliothèque mathématique PHP qui fournit un grand nombre de fonctions mathématiques de calcul et de visualisation. Il peut être utilisé pour traiter l’algèbre linéaire, le calcul, la théorie des probabilités et d’autres problèmes. C’est une bibliothèque d’outils très pratique.
3. GraphAware PHP-ML Neo4j : est une bibliothèque d'apprentissage automatique PHP qui fournit des solutions pour combiner l'apprentissage automatique avec des bases de données graphiques. Sur la base de la base de données de graphes Neo4j, des problèmes complexes d'apprentissage automatique, notamment l'apprentissage semi-supervisé de graphes, peuvent être implémentés.

2. L'étiquetage semi-supervisé

Dans le processus d'apprentissage semi-supervisé, comment étiqueter les données est également un enjeu clé. Les données étiquetées peuvent être utilisées comme ensemble de formation pour l’apprentissage supervisé, tandis que les données non étiquetées peuvent être utilisées comme échantillons de données pour l’apprentissage semi-supervisé. L'annotation semi-supervisée peut être réalisée via deux méthodes : l'annotation manuelle et l'annotation semi-automatique.

1. Étiquetage manuel : l'étiquetage manuel consiste à étiqueter manuellement les données non étiquetées, ce qui est l'une des méthodes d'étiquetage les plus courantes. L'annotation manuelle peut être effectuée par une seule ou plusieurs personnes, ou par une annotation experte. Cependant, en raison de la lourde charge de travail de l’annotation manuelle, qui nécessite beaucoup de main d’œuvre et de temps, elle n’est pas adaptée aux applications à grande échelle.
2. Annotation semi-automatique : L'annotation semi-automatique est une méthode entre l'annotation manuelle et l'annotation automatique. Il utilise la technologie informatique pour réaliser le processus d'étiquetage automatique et nécessite une vérification et une correction manuelles des résultats. L'annotation semi-automatique nécessite d'étiqueter les données non étiquetées selon des règles spécifiques, telles que la correspondance de mots clés, le regroupement de texte, la classification de texte, etc. Grâce à l'annotation semi-automatique, non seulement la charge de travail manuelle peut être considérablement réduite, mais la précision des données annotées peut également être améliorée.

En PHP, réaliser une annotation semi-automatique nécessite l'utilisation de technologies et d'outils liés au traitement du langage naturel. La technologie de traitement du langage naturel basée sur les composants peut mettre en œuvre efficacement le processus d'annotation semi-automatique. Les bibliothèques de traitement du langage naturel PHP incluent :

1. PHP NLP Tools : une bibliothèque d'outils de traitement du langage naturel basée sur PHP qui fournit des fonctions telles que la segmentation de mots, le balisage de parties du discours, la reconnaissance d'entités nommées. et la classification du texte.
2. PHPStanfordNLP : Une bibliothèque de traitement du langage naturel basée sur StanfordCoreNLP qui peut être utilisée pour analyser du texte et extraire des informations utiles. Il prend en charge la segmentation des mots, le marquage de parties du discours, l'analyse syntaxique, l'analyse des sentiments et d'autres fonctions.
3. Zend_Search_Lucene : Une implémentation PHP du moteur de recherche Lucene, qui peut être utilisée pour la classification de texte et la récupération d'informations.

3. Résumé

L'apprentissage semi-supervisé et l'annotation sont l'une des technologies les plus utilisées dans le domaine de l'apprentissage automatique, et sont également largement utilisées dans Développement d'applications PHP. PHP fournit de nombreuses bibliothèques pratiques d'apprentissage automatique et des outils de traitement du langage naturel, qui peuvent facilement réaliser le processus d'apprentissage et d'étiquetage semi-supervisé. Grâce à l'apprentissage et à l'annotation semi-supervisés, non seulement la précision du modèle d'apprentissage automatique peut être considérablement améliorée, mais le problème du volume de données insuffisant peut également être atténué, offrant ainsi plus de possibilités de développement d'applications PHP.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!