PHP et Machine Learning : Comment effectuer une analyse des sentiments et une modélisation des avis

PHP et apprentissage automatique : comment effectuer une analyse des sentiments et une modélisation des commentaires

Introduction :
Avec la popularité des médias sociaux et l'augmentation des commentaires sur Internet, la demande d'analyse des sentiments textuels et de modélisation des commentaires devient également de plus en plus grande. L'apprentissage automatique est une méthode efficace qui peut nous aider à automatiser l'analyse des sentiments et la modélisation des avis. Dans cet article, nous expliquerons comment utiliser PHP et l'apprentissage automatique pour réaliser ces tâches, et fournirons quelques exemples de code.

1. Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments fait référence à l'analyse des tendances émotionnelles dans un texte pour déterminer l'état émotionnel du texte, tel que positif, négatif ou neutre. En PHP, nous pouvons utiliser une bibliothèque open source de traitement du langage naturel pour implémenter l'analyse des sentiments, telle que TextBlob.

Tout d'abord, nous devons installer la bibliothèque TextBlob dans le projet PHP. Nous pouvons l'installer à l'aide de Composer, en utilisant la commande suivante :

composer require php-ai/php-ml

Ensuite, nous pouvons utiliser le code suivant pour effectuer une analyse des sentiments :

use PhpmlTokenizationWhitespaceTokenizer;
use PhpmlFeatureExtractionTfIdfTransformer;
use PhpmlFeatureExtractionTokenCountVectorizer;
use PhpmlClassificationSVC;
use PhpmlSupportVectorMachineKernel;

$text = "这部电影真是太棒了！演员表现出色，剧情扣人心悬，非常推荐！";

$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new WhitespaceTokenizer());
$tfIdfTransformer = new TfIdfTransformer();

$vectorizer->fit([$text]);
$vectorizer->transform([$text]);

$classifier = new SVC(Kernel::RBF, $cost = 1000);
$classifier->train($samples = [$text], $labels = ['positive']);

$result = $classifier->predict($vectorizer->transform([$text]));

echo $result; // 输出：positive

Dans l'exemple de code ci-dessus, nous avons d'abord importé les classes et interfaces requises, puis défini une chaîne. littéral. Ensuite, nous initialisons un extracteur de fonctionnalités et y insérons le texte. Nous utilisons ensuite un classificateur de machines à vecteurs de support pour entraîner le modèle, en prenant le texte et les étiquettes en entrée. Enfin, nous utilisons le modèle entraîné pour prédire la tendance émotionnelle du texte.

2. Modélisation des commentaires

La modélisation des commentaires fait référence à l'analyse du contenu et du sentiment des avis des utilisateurs pour prédire la catégorie de l'avis, comme la qualité du produit ou la satisfaction du service. En PHP, nous pouvons utiliser la bibliothèque d'apprentissage automatique php-ai/php-ml pour implémenter la modélisation des commentaires.

Tout d'abord, nous devons installer la bibliothèque php-ai/php-ml. Nous pouvons utiliser Composer pour l'installer, en utilisant la commande suivante :

composer require php-ai/php-ml

Ensuite, nous pouvons utiliser le code suivant pour implémenter la modélisation des commentaires :

use PhpmlTokenizationWhitespaceTokenizer;
use PhpmlFeatureExtractionTfIdfTransformer;
use PhpmlFeatureExtractionTokenCountVectorizer;
use PhpmlClassificationNaiveBayes;

$comments = [
    '这家餐厅的食物非常好吃，服务也很好！',
    '这个产品真的很好，质量非常出色！',
    '这本书真是一本好书，非常推荐阅读！',
    '这个电影太糟糕了，不值得一看！'
];

$labels = ['positive', 'positive', 'positive', 'negative'];

$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new WhitespaceTokenizer());
$tfIdfTransformer = new TfIdfTransformer();

$vectorizer->fit($comments);
$vectorizer->transform($comments);

$classifier = new NaiveBayes();
$classifier->train($vectorizer->transform($comments), $labels);

$newComment = '这个产品质量太差，根本不能用！';

$result = $classifier->predict($vectorizer->transform([$newComment]));

echo $result; // 输出：negative

Dans l'exemple de code ci-dessus, nous importons d'abord les classes et interfaces requises, puis définissons a Commentaires de groupe et balises correspondantes. Ensuite, nous avons initialisé l'extracteur de fonctionnalités et y avons intégré les avis. Nous utilisons ensuite un classificateur Naive Bayes pour entraîner le modèle, en prenant les critiques et les balises en entrée. Enfin, nous utilisons le modèle entraîné pour prédire la catégorie des nouveaux avis.

Conclusion :
Cet article explique comment utiliser PHP et l'apprentissage automatique pour l'analyse des sentiments et la modélisation des avis. Nous avons implémenté des exemples de code pour l'analyse des sentiments et la modélisation des commentaires respectivement en introduisant les deux bibliothèques d'apprentissage automatique TextBlob et php-ai/php-ml. J'espère que cet article sera utile aux développeurs qui souhaitent effectuer une analyse des sentiments du texte et une modélisation de révision en 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!