PHP を使用してテキスト感情分析および感情認識モデルを構築する方法-PHPチュートリアル-php.cn

PHP を使用してテキスト感情分析および感情認識モデルを構築する方法

はじめに:
ソーシャルメディアと電子コミュニケーションの普及に伴い、感情や感情を表現する手段としてテキストを使用する人が増えています。。手段。したがって、テキスト感情分析と感情認識の需要が高まっています。この記事では、PHP を使用して、シンプルかつ効果的なテキスト感情分析および感情認識モデルを構築する方法を紹介します。

1. 準備作業:
モデルの構築を開始する前に、PHP および関連する自然言語処理ライブラリをインストールする必要があります。 PHP には、php-nlp-tools や TextAnalysis など、選択できるオープンソースのサードパーティライブラリが多数あります。これらのライブラリは、単語の分割、品詞のタグ付け、センチメント分析など、テキストを処理するための基本的な機能を提供します。この記事では、php-nlp-tools を使用します。

2. データの準備:
モデルの構築にはトレーニングセットが必要で、これには感情または気分のカテゴリでラベル付けされたテキストサンプルが含まれている必要があります。これらのサンプルは、公開データセットから取得することも、自分で手動でアノテーションを付けることもできます。テキストサンプルには、映画のレビュー、ソーシャルメディアの投稿、ニュース記事などがあります。

3. 特徴の選択:
モデルを構築する前に、テキストから特徴を抽出する必要があります。一般的なアプローチは、テキストを単語頻度ベクトルとして表すバッグオブワードモデルを使用することです。これは、php-nlp-tools ライブラリの Tokenizer クラスと StopWords クラスを使用して実現できます。以下にサンプルコードを示します。

require_once 'vendor/autoload.php'; use NlpToolsTokenizersWhitespaceTokenizer; use NlpToolsDocumentsDocument; use NlpToolsDocumentsTokensDocument; use NlpToolsDocumentsSentenceDocument; use NlpToolsFeatureFactoriesFeatureDictionary; $doc = new SentenceDocument( [new Document('This is a positive sentence.'), new Document('This is a negative sentence.')] ); $tok = new WhitespaceTokenizer(); $doc = new TokensDocument($tok->tokenize($doc->getDocument())); $doc->applyTransformation(function ($tokens) use ($tok) { return $tok->tokenize($tokens); }); $dict = new FeatureDictionary( $doc, function ($term) { return $term; } ); print_r($doc);

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このサンプルコードは、入力テキストを文に分割し、バッグオブワードモデルを使用してテキストを特徴ベクトルとして表します。

4. 感情分析と感情認識モデルの構築:
モデル構築の重要な部分は、適切な機械学習アルゴリズムを選択し、トレーニングセットを使用してトレーニングすることです。 php-nlp-tools ライブラリは、Naive Bayes 分類器や最大エントロピーアルゴリズムなど、多くの古典的な機械学習アルゴリズムを提供します。以下は、Naive Bayes 分類器を使用して感情分析モデルを構築するサンプルコードです。

require_once 'vendor/autoload.php'; use NlpToolsModelsFeatureBasedNB; use NlpToolsDocumentsTokensDocument; use NlpToolsFeatureFactoriesFeatureDictionary; use NlpToolsFeatureFactoriesDataAsFeatures; use NlpToolsClassifiersNaiveBayesClassifier; $training = [ ['This is a positive sentence.', 'positive'], ['This is a negative sentence.', 'negative'] ]; $tok = new WhitespaceTokenizer(); $doc = new TokensDocument(); $dict = new FeatureDictionary( $doc, function ($term) { return $term; } ); $feats = new DataAsFeatures($doc, $dict); $classifier = new NaiveBayesClassifier($feats, $dict, array('positive', 'negative')); $model = new FeatureBasedNB($classifier); foreach ($training as $data) { $doc->addDocument(new Document($data[0])); $feats->addDocument($doc->getDocument()); $model->train($doc->getDocument(), $data[1]); } print_r($model);

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このサンプルコードでは、モデルのトレーニングにトレーニングセットを使用し、感情分析に Naive Bayes 分類器を使用します。

5. モデルの評価:
モデルを構築した後、そのパフォーマンスと精度を判断するためにモデルを評価する必要もあります。テストセットを使用してモデルをテストし、適合率、再現率、F1 値などの評価指標を計算できます。

6. 感情分析と感情認識にモデルを使用する:
モデルを構築した後、そのモデルを使用して、新しいテキストに対して感情分析と感情認識を実行できます。以下はサンプルコードです:

require_once 'vendor/autoload.php'; use NlpToolsModelsFeatureBasedNB; use NlpToolsDocumentsTokensDocument; use NlpToolsFeatureFactoriesFeatureDictionary; use NlpToolsFeatureFactoriesDataAsFeatures; use NlpToolsClassifiersNaiveBayesClassifier; $tok = new WhitespaceTokenizer(); $doc = new TokensDocument(); $text = 'This is a positive sentence.'; $doc->addDocument(new Document($text)); $dict = new FeatureDictionary( $doc, function ($term) { return $term; } ); $feats = new DataAsFeatures($doc, $dict); $classifier = new NaiveBayesClassifier($feats, $dict, array('positive', 'negative')); $model = new FeatureBasedNB($classifier); $result = $model->classify($doc->getDocument()); echo $text; echo '情感为：'.$result;

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このサンプルコードは、入力テキストに対してセンチメント分析を実行し、センチメント結果を出力します。

結論:
この記事では、PHP を使用してテキスト感情分析および感情認識モデルを構築する方法を紹介します。適切な自然言語処理ライブラリと機械学習アルゴリズムを選択することで、シンプルでありながら効果的なモデルを構築できます。この記事が、PHP を使用してテキスト感情分析と感情認識を行う方法を理解するのに役立つことを願っています。

以上がPHP を使用してテキスト感情分析および感情認識モデルを構築する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。