PHP와 머신러닝: 감정 분석과 여론 모니터링을 수행하는 방법

PHP 및 기계 학습: 정서 분석 및 여론 모니터링을 수행하는 방법

소개:
소셜 미디어의 급속한 발전으로 인해 여론 분석 및 정서 분석이 점점 기업과 조직의 초점이 되고 있습니다. 여론 분석은 기업이 제품이나 서비스에 대한 소비자의 견해를 이해하는 데 도움이 되며, 감성 분석은 기업이 사용자 감정을 실시간으로 추적하는 데 도움이 됩니다. 이 기사에서는 사용자와 시장을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 정서 분석 및 여론 모니터링에 PHP와 기계 학습을 사용하는 방법을 소개합니다.

1. 감성 분석의 원리와 방법
감성 분석은 텍스트에 담긴 감성 정보를 식별, 추출, 분석하여 텍스트의 감성 성향을 파악하는 것입니다. 감정 분석은 일반적으로 감정 사전을 구축하고 모델을 훈련함으로써 기계 학습 알고리즘을 사용하여 구현됩니다.

1.1 감성 사전 구축
감성 사전은 감성 분석의 기초입니다. 감정 어휘에는 "긍정적", "부정적" 또는 "중립"과 같은 감정 극성에 해당하는 각각의 단어 또는 구문 목록이 포함되어 있습니다. 감정 사전 구축은 수동 주석과 자동 추출의 두 가지 방법으로 수행할 수 있습니다.

1.2 모델 훈련
감정 분석에서는 텍스트를 감정 극성 범주(일반적으로 "긍정적", "부정적" 또는 "중립")로 매핑해야 합니다. 이 모델은 텍스트의 특성과 맥락을 기반으로 텍스트의 정서 극성을 정확하게 예측하도록 훈련되었습니다. 일반적으로 사용되는 기계 학습 알고리즘에는 Naive Bayes, 지원 벡터 기계 및 딥 러닝이 포함됩니다.

2. 감정 분석을 위해 PHP 사용
강력한 백엔드 스크립팅 언어인 PHP는 기계 학습 알고리즘과 결합하여 감정 분석을 구현할 수 있습니다. 다음은 PHP를 사용한 감정 분석을 위한 샘플 코드입니다.

<?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;
?>

이 예에서는 분석할 텍스트를 받아들이고 감정 극성을 반환하는 sentimentAnalytic라는 함수를 사용합니다. 함수 내부의 로직은 특정 머신러닝 알고리즘과 감정 사전을 기반으로 구현될 수 있습니다. 마지막으로 이 함수를 호출하여 감성분석 결과를 얻어서 출력할 수 있습니다. 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

여론 모니터링은 사용자가 소셜 미디어, 뉴스, 포럼 및 기타 플랫폼에 게시한 콘텐츠를 모니터링하고 분석하며 기업의 브랜드 평판과 시장 상황을 평가하는 것을 의미합니다. 또는 조직. 다음은 여론 모니터링을 구현하기 위해 PHP를 사용하는 샘플 코드입니다.
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위 내용은 PHP와 머신러닝: 감정 분석과 여론 모니터링을 수행하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!