PHP et machine learning : comment effectuer une analyse des sentiments et une surveillance de l'opinion publique

PHP et apprentissage automatique : Comment effectuer une analyse des sentiments et une surveillance de l'opinion publique

Introduction :
Avec le développement rapide des médias sociaux, l'analyse de l'opinion publique et l'analyse des sentiments sont devenues de plus en plus au centre des préoccupations des entreprises et des organisations. L'analyse de l'opinion publique peut aider les entreprises à comprendre l'opinion des consommateurs sur les produits ou services, et l'analyse des sentiments peut aider les entreprises à suivre les émotions des utilisateurs en temps réel. Cet article explique comment utiliser PHP et l'apprentissage automatique pour l'analyse des sentiments et la surveillance de l'opinion publique afin de vous aider à mieux comprendre les utilisateurs et le marché.

1.Principes et méthodes d'analyse des sentiments
L'analyse des sentiments consiste à déterminer la tendance émotionnelle du texte en identifiant, en extrayant et en analysant les informations émotionnelles contenues dans le texte. L'analyse des sentiments est généralement mise en œuvre à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique en créant un dictionnaire de sentiments et des modèles de formation.

1.1 Construire un dictionnaire de sentiments
Le dictionnaire de sentiments est la base de l'analyse des sentiments. Le lexique des sentiments contient une liste de mots ou d'expressions, dont chacun correspond à une polarité de sentiment, telle que « positif », « négatif » ou « neutre ». Construire un dictionnaire émotionnel peut se faire de deux manières : par annotation manuelle ou par extraction automatique.

1.2 Entraînement du modèle
Dans l'analyse des sentiments, nous devons cartographier le texte en catégories de polarité des sentiments, généralement « positives », « négatives » ou « neutres ». Le modèle est entraîné pour prédire avec précision la polarité des sentiments du texte en fonction de ses caractéristiques et de son contexte. Les algorithmes d'apprentissage automatique couramment utilisés incluent les Bayes naïfs, les machines à vecteurs de support et l'apprentissage en profondeur.

2. Utilisez PHP pour l'analyse des sentiments
PHP, en tant que puissant langage de script back-end, peut être combiné avec des algorithmes d'apprentissage automatique pour mettre en œuvre l'analyse des sentiments. Voici un exemple de code pour l'analyse des sentiments à l'aide de PHP :

<?php
// 在这里导入机器学习库和情感词典

function sentimentAnalysis($text) {
  // 在这里实现情感分析的逻辑，将文本映射到情感极性的类别中
  return $sentiment;
}

// 示例用法
$text = "这个产品真的很棒！"; // 待分析的文本
$sentiment = sentimentAnalysis($text); // 进行情感分析
echo "情感极性：" . $sentiment;
?>

Dans cet exemple, nous utilisons une fonction appelée sentimentAnalysis qui accepte un texte à analyser et renvoie la polarité émotionnelle. La logique à l'intérieur de la fonction peut être implémentée sur la base d'algorithmes d'apprentissage automatique spécifiques et de dictionnaires émotionnels. Enfin, nous pouvons obtenir les résultats de l'analyse des sentiments en appelant cette fonction et en les imprimant. sentimentAnalysis的函数，它接受一个待分析的文本，并返回该文本的情感极性。函数内部的逻辑可以根据具体的机器学习算法和情感词典进行实现。最后，我们可以通过调用这个函数获取情感分析的结果，并将其打印出来。

三、舆情监测的实现
舆情监测是指对社交媒体、新闻、论坛等平台上的用户发布内容进行监测和分析，以及对企业或组织的品牌声誉和市场状况进行评估。下面是一个使用PHP实现舆情监测的示例代码：

<?php
// 在这里导入Web抓取库和情感分析模块

function monitorPublicOpinion($keywords) {
  // 在这里实现舆情监测的逻辑，抓取相关内容并进行情感分析
  return $results;
}

// 示例用法
$keywords = ["产品1", "产品2", "品牌"]; // 监测的关键词
$results = monitorPublicOpinion($keywords); // 进行舆情监测
print_r($results);
?>

在这个示例中，我们使用了一个名为monitorPublicOpinion

La surveillance de l'opinion publique fait référence à la surveillance et à l'analyse du contenu publié par les utilisateurs sur les réseaux sociaux, les actualités, les forums et autres plateformes, ainsi qu'à l'évaluation de la réputation de la marque et des conditions du marché d'une entreprise. ou une organisation. Voici un exemple de code permettant d'utiliser PHP pour mettre en œuvre la surveillance de l'opinion publique :
rrreee

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!