PHP はテキストマイニングとセンチメント分析を実装するための Elasticsearch を開発しています

PHP 開発でテキストマイニングと感情分析を実装する Elasticsearch

近年、インターネットの急速な発展に伴い、大量のテキストデータが生成され続けています。これらのテキストデータには豊富な情報が含まれており、企業にとってはテキストデータのマイニングや分析を通じて、ユーザーのニーズや製品の意見、市場動向などの貴重な情報を得ることができます。 Elasticsearch は分散型検索エンジンとしてテキストの検索と分析に優れており、テキスト マイニングやセンチメント分析の分野で広く使用されています。

この記事では、PHP 開発で Elasticsearch を使用してテキスト マイニングと感情分析を実装する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。

1. Elasticsearch の概要
Elasticsearch は、Lucene 上に構築され、大量のデータを迅速に保存、検索、分析できる分散アーキテクチャを使用するオープンソースの検索エンジンです。全文検索、構造化検索、地理的位置検索などの機能をサポートし、開発者によるデータ操作やクエリの実行を容易にする豊富な API を提供します。

2. Elasticsearch のインストールと構成

1. Elasticsearch ソース コード パッケージをダウンロードし、ローカル ディレクトリに抽出します。
2. Elasticsearch ディレクトリに入り、config/elasticsearch.yml ファイルを変更し、クラスター名、ノード名、ポート番号などのパラメーターを構成します。
3. Elasticsearch サービスを開始します。bin/elasticsearch コマンドを実行します。

3. PHP を使用して Elasticsearch を操作する

1. Elasticsearch PHP ライブラリをインストールします: Composer を使用してインストールし、composer.json ファイルを通じて依存関係を追加して、コンポーザーのインストールコマンド。

{
"require": {

"elasticsearch/elasticsearch": "^6.0"

}
}

2. Elasticsearch クラスターに接続します

require 'vendor/autoload.php';

$client = ElasticsearchClientBuilder::create()->build();
?>

3. インデックスとドキュメントの作成

$params = [

'index' => 'my_index',
'body'  => [
    'settings' => [
        'number_of_shards' => 3,
        'number_of_replicas' => 2
    ]
]

];

$response = $client -> ;indices()->create($params);
?>

4. ドキュメントを挿入

$params = [

'index' => 'my_index',
'type' => 'my_type',
'id' => '1',
'body' => ['message' => 'Hello Elasticsearch!']

];

$response = $client->index($params);
?>

5. ドキュメントの検索

$params = [

'index' => 'my_index',
'body' => [
    'query' => [
        'match' => [
            'message' => 'Elasticsearch'
        ]
    ]
]

];

$response = $client->search($params);
?> ;

4. テキスト マイニングと感情分析の実装
テキスト マイニングと感情分析を実装する前に、分析するテキスト データを準備する必要があります。

1. インデックスとマッピングの作成

$params = [

'index' => 'my_index',
'body'  => [
    'settings' => [
        'number_of_shards' => 3,
        'number_of_replicas' => 2
    ],
    'mappings' => [
        'properties' => [
            'text' => [
                'type' => 'text'
            ]
        ]
    ]
]

];

$response = $client->indices()->create($params);
?>

2. テキスト データを挿入

$params = [

'index' => 'my_index',
'type' => 'my_type',
'id' => '1',
'body' => ['text' => '这是一段带有情感的文本。']

];

$response = $client->index($params);
?>

3. テキストのセンチメントを分析

#$params = [

'index' => 'my_index',
'body' => [
    'query' => [
        'match' => [
            'text' => '带有情感的文本'
        ]
    ]
]

];

$response = $client->search($params );

foreach ($response['hits']['hits'] as $hit) {

$score = $hit['_score'];
$source = $hit['_source'];

// 根据情感得分进行情感判断
if ($score > 0.6) {
    echo '正面情感';
} else if ($score < 0.4) {
    echo '负面情感';
} else {
    echo '中性情感';
}

}
?>

上記を通じてコード を使用すると、テキスト データに感情分析を実装し、感情スコアに基づいて感情判断を行うことができます。

概要:
この記事では、PHP 開発で Elasticsearch を使用してテキスト マイニングとセンチメント分析を実装する方法を紹介します。 Elasticsearch の強力な機能により、テキスト データの保存、検索、分析を迅速に実現できます。テキストデータのセンチメントスコアを分析することで、テキストのセンチメント情報を取得し、企業の意思決定に貴重な参考資料を提供することができます。この記事が PHP 開発の Elasticsearch 実践者に役立つことを願っています。

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