PHP を使用してテキスト分類と自然言語処理を行う方法

PHP をテキスト分類と自然言語処理に使用する方法

はじめに:
データの爆発的な増加に伴い、大量のテキスト データを処理することが重要なタスクになっています。テキスト分類および自然言語処理テクノロジーはアプリケーションでの使用が増えており、さまざまな分野でデータ分析や意思決定支援において重要な役割を果たしています。この記事では、テキスト分類と自然言語処理に PHP 言語を使用する方法を紹介し、関連するコード例を示します。

1. テキスト分類の基本原則
テキスト分類とは、テキスト コンテンツの特徴に基づいてテキストをさまざまなカテゴリに分割することを指します。基本原理は、テキストをコンピューターで処理できるデータ形式に表現し、次に機械学習アルゴリズムを使用して分類モデルをトレーニングし、最後にそのモデルを使用して未知のテキストを分類することです。

2. PHP のテキスト分類ライブラリ
PHP には、TextClassifier、php-ml などの優れたテキスト分類ライブラリがいくつかあります。これらのライブラリは、特徴抽出、特徴選択、アルゴリズム トレーニングなどを含むリッチ テキスト処理機能を提供します。以下では、TextClassifier を例として使用して、PHP をテキスト分類に使用する方法を紹介します。

1. TextClassifier のインストール
   TextClassifier は、PHP に基づくオープン ソースのテキスト分類ライブラリであり、Composer を使用してインストールできます。次の内容を含むcomposer.json ファイルをプロジェクトのルート ディレクトリに作成します:

{
    "require": {
        "miguelnibral/text-classifier": "dev-master"
    }
}

次に、次のコマンドを実行して TextClassifier をインストールします:

composer install

2. 分類モデルを作成する
   TextClassifier を使用する 分類モデルを作成します。コード例は次のとおりです:

require_once 'vendor/autoload.php';

use TextClassifierTextClassifier;

$classifier = new TextClassifier();

// 添加训练数据
$classifier->addExample('I love this movie', 'positive');
$classifier->addExample('This movie is terrible', 'negative');

// 训练模型
$classifier->train();

// 保存模型
$classifier->saveModel('model.ser');

上の例では、TextClassifier オブジェクトを作成し、トレーニング データを追加しました。トレーニング データにはテキスト コンテンツと対応するカテゴリ ラベルが含まれており、たとえば、「この映画が大好きです」に対応するカテゴリは「ポジティブ」です。次に、train() メソッドを呼び出してモデルをトレーニングし、saveModel() メソッドを使用してモデルを保存します。

3. 分類モデルを分類に使用する
   トレーニングされた分類モデルを使用して、未知のテキストを分類できます。コード例は次のとおりです。

require_once 'vendor/autoload.php';

use TextClassifierTextClassifier;

$classifier = new TextClassifier();

// 加载已保存的模型
$classifier->loadModel('model.ser');

// 需要分类的文本
$text = 'This movie is great';

// 进行分类
$category = $classifier->classify($text);

echo "The category of text '$text' is '$category'";

上の例では、TextClassifier オブジェクトを作成し、loadModel() メソッドを使用して保存されたモデルを読み込みます。次に、classify() メソッドを使用して、分類する必要があるテキストを分類し、最後に分類結果を出力します。

3. 自然言語処理の基本原理
自然言語処理とは、さまざまな言語関連のタスクを実行するために、人間の言語をコンピューターが処理できる形式に変換する技術を指します。その基本原理には、字句解析、構文解析、意味解析などが含まれます。

4. PHP の自然言語処理ライブラリ
PHP には、Symmetrica、OpenCalais などの優れた自然言語処理ライブラリもいくつかあります。これらのライブラリは、単語の分割、品詞タグ付け、キーワード抽出、固有表現認識などを含む、豊富な自然言語処理機能を提供します。以下では、Symmetrica を例として、自然言語処理に PHP を使用する方法を紹介します。

1. Symmetrica のインストール
   Symmetrica は、PHP に基づくオープンソースの自然言語処理ライブラリであり、Composer を使用してインストールできます。次の内容を含むcomposer.json ファイルをプロジェクトのルート ディレクトリに作成します:

{
    "require": {
        "kalmanolah/symmetrica": "dev-master"
    }
}

次に、次のコマンドを実行して Symmetrica をインストールします:

composer install

2. 単語の分割に Symmetrica を使用します。
   Use Symmetrica の単語分割のコード例は次のとおりです:

require_once 'vendor/autoload.php';

use SymmetricaTokenizer;

$tokenizer = new Tokenizer();

$text = 'This is a sample sentence.';

// 进行分词
$tokens = $tokenizer->tokenize($text);

// 输出分词结果
foreach ($tokens as $token) {
    echo $token . PHP_EOL;
}

上の例では、Tokenizer オブジェクトを作成し、tokenize() メソッドを使用してテキストを分割し、次に走査しました。単語分割結果を出力します。

3. キーワード抽出に Symmetrica を使用する
   キーワード抽出に Symmetrica を使用するコード例は次のとおりです:

require_once 'vendor/autoload.php';

use SymmetricaKeywordExtractor;

$extractor = new KeywordExtractor();

$text = 'This is a sample sentence.';

// 进行关键词提取
$keywords = $extractor->extract($text);

// 输出关键词
foreach ($keywords as $keyword) {
    echo $keyword . PHP_EOL;
}

上の例では、KeywordExtractor オブジェクトを作成しました。そして、extract() メソッドを使用してテキストからキーワードを抽出し、そのキーワードをトラバースして出力します。

結論:
この記事では、テキスト分類と自然言語処理に PHP を使用する方法を紹介し、関連するコード例を示します。学習と実践を通じて、読者が PHP のテキスト分類と自然言語処理テクノロジを柔軟に使用して、実際のアプリケーション シナリオに効果的なソリューションを提供できるようになることを期待しています。

以上がPHP を使用してテキスト分類と自然言語処理を行う方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。