Bagaimana untuk melakukan analisis sentimen dan klasifikasi teks dalam PHP?

Dengan perkembangan kecerdasan buatan dan pemprosesan bahasa semula jadi, analisis sentimen dan klasifikasi teks telah menjadi senario aplikasi yang semakin penting. Dalam PHP, kita boleh menggunakan alat dan algoritma yang berbeza untuk mencapai fungsi ini. Artikel ini akan menerangkan cara melakukan analisis sentimen dan klasifikasi teks dalam PHP, dan alat serta algoritma yang harus digunakan.

1. Analisis Sentimen

Analisis sentimen merujuk kepada menganalisis teks untuk menentukan sama ada emosi yang dinyatakan adalah positif atau negatif. Dalam PHP, kita boleh melakukan analisis sentimen dalam dua cara berikut.

1. Analisis sentimen berdasarkan kamus sentimen

Analisis sentimen berdasarkan kamus sentimen ialah kaedah analisis sentimen yang mudah dan berkesan. Idea asasnya adalah untuk memadankan setiap perkataan dalam teks dengan perkataan emosi dalam kamus emosi, mengira bilangan perkataan positif dan perkataan negatif, dan dengan itu menentukan emosi teks. Dalam PHP, kita boleh menggunakan pustaka leksikon emosi siap sedia, seperti perpustakaan ontologi perbendaharaan kata emosi Cina atau perpustakaan perbendaharaan kata emosi CNKI, atau kita boleh membina kamus emosi kita sendiri secara manual.

Berikut ialah kod sampel analisis sentimen ringkas berdasarkan kamus sentimen:

<?php

// 加载情感词典
$positive_words = file('positive.txt', FILE_IGNORE_NEW_LINES);
$negative_words = file('negative.txt', FILE_IGNORE_NEW_LINES);

// 定义情感值
$positive_score = 0;
$negative_score = 0;

// 分词
$words = mb_str_split($text);

// 统计情感值
foreach($words as $word){
    if(in_array($word, $positive_words)){
        $positive_score++;
    } elseif(in_array($word, $negative_words)){
        $negative_score++;
    }
}

// 输出结果
if($positive_score > $negative_score){
    echo '积极';
} elseif($positive_score < $negative_score){
    echo '消极';
} else {
    echo '中性';
}

?>

2. Analisis sentimen berdasarkan pembelajaran mesin

Sentimen berdasarkan pembelajaran mesin Analisis ialah kaedah analisis sentimen yang lebih tepat. Idea asasnya ialah membina model klasifikasi emosi dengan melatih data beranotasi sedia ada, dan kemudian menggunakan model itu untuk membuat pertimbangan emosi pada teks yang tidak diketahui. Dalam PHP, kami boleh menggunakan rangka kerja pembelajaran mesin siap sedia seperti Scikit-Learn atau TensorFlow, atau kami boleh menulis algoritma pengelasan kami sendiri. Berikut ialah kod contoh analisis sentimen ringkas berdasarkan algoritma Naive Bayes:

<?php

// 加载训练集和测试集
$train = file('train.txt', FILE_IGNORE_NEW_LINES);
$test  = file('test.txt',  FILE_IGNORE_NEW_LINES);

// 构建特征向量
foreach($train as $item){
    $words = mb_str_split($item);
    foreach($words as $word){
        $features[$item][$word] = 1;
    }
}

// 训练模型
$classifier = new NaiveBayes();
foreach($features as $item => $vector){
    $label = ($item[0] == '+') ? 'positive' : 'negative';
    $classifier->train($vector, $label);
}

// 预测测试集
foreach($test as $item){
    $words    = mb_str_split($item);
    $vector   = array_fill_keys($words, 1);
    $predicts = $classifier->predict($vector);
    $score    = $predicts['positive'] - $predicts['negative'];
    if($score > 0){
        echo '积极';
    } elseif($score < 0){
        echo '消极';
    } else {
        echo '中性';
    }
}

?>

2. Klasifikasi teks

Pengkelasan teks merujuk kepada membahagikan teks kepada kategori berbeza berdasarkan persamaan atau kategori yang ditentukan . Dalam PHP, klasifikasi teks digunakan secara meluas dalam penapisan spam, klasifikasi berita, penilaian produk dan bidang lain. Dua kaedah pengelasan teks yang biasa digunakan diperkenalkan di bawah.

1. Pengkelasan teks berdasarkan model ruang vektor

Pengkelasan teks berdasarkan model ruang vektor ialah kaedah pengelasan teks yang biasa digunakan. Idea asasnya ialah untuk mewakili teks sebagai vektor dan mengira jarak atau sudut antara vektor untuk menentukan kategori kepunyaan teks dengan membandingkannya dengan vektor pengelasan yang telah ditetapkan. Dalam PHP, kita boleh menggunakan algoritma TF-IDF untuk melakukan pengekstrakan ciri pada teks dan menggunakan persamaan kosinus untuk mengira persamaan antara vektor. Berikut ialah contoh kod mudah untuk pengelasan teks berdasarkan model ruang vektor:

<?php

// 加载训练集和测试集
$train = file('train.txt', FILE_IGNORE_NEW_LINES);
$test  = file('test.txt',  FILE_IGNORE_NEW_LINES);

// 提取特征
$vectorizer = new TfIdfVectorizer();
$X_train    = $vectorizer->fit_transform($train);
$y_train    = array_map(function($item){
    return ($item[0] == '+') ? 1 : 0;
}, $train);

// 训练模型
$classifier = new LogisticRegression();
$classifier->fit($X_train, $y_train);

// 测试模型
$X_test      = $vectorizer->transform($test);
$predictions = $classifier->predict($X_test);
foreach($predictions as $predict){
    if($predict){
        echo '积极';
    } else {
        echo '消极';
    }
}

?>

2. Klasifikasi teks berdasarkan Model Markov Tersembunyi

Berdasarkan Model Markov Tersembunyi Pengelasan teks ialah kaedah yang lebih kompleks untuk mengklasifikasikan teks. Idea asasnya adalah untuk mewakili teks sebagai jujukan keadaan tersirat, dan dengan mempelajari kebarangkalian peralihan antara keadaan dan kebarangkalian pelepasan antara keadaan dan pemerhatian, untuk membuat kesimpulan kategori kepunyaan teks itu. Dalam PHP, kita boleh menggunakan algoritma HMM untuk memodelkan teks dan algoritma Viterbi untuk membuat kesimpulan urutan keadaan. Berikut ialah kod contoh mudah untuk klasifikasi teks berdasarkan model Markov tersembunyi:

<?php

// 加载训练集和测试集
$train = file('train.txt', FILE_IGNORE_NEW_LINES);
$test  = file('test.txt',  FILE_IGNORE_NEW_LINES);

// 提取特征
$vectorizer = new WordVectorizer();
$X_train    = $vectorizer->fit_transform($train);
$y_train    = array_map(function($item){
    return ($item[0] == '+') ? 'positive' : 'negative';
}, $train);

// 训练模型
$model = new HMM();
$model->fit($X_train, $y_train);

// 测试模型
$X_test      = $vectorizer->transform($test);
$predictions = $model->predict($X_test);
foreach($predictions as $predict){
    echo $predict;
}

?>

Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan dua kaedah asas untuk analisis sentimen dan klasifikasi teks dalam PHP. Analisis sentimen berdasarkan kamus sentimen dan klasifikasi teks berdasarkan model ruang vektor sesuai untuk pertimbangan sentimen mudah dan senario klasifikasi teks manakala analisis sentimen berdasarkan pembelajaran mesin dan klasifikasi teks berdasarkan model Markov tersembunyi sesuai untuk pertimbangan dan teks yang lebih kompleks senario klasifikasi. Apabila memilih kaedah, anda perlu membuat pilihan berdasarkan keperluan khusus dan ciri data.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melakukan analisis sentimen dan klasifikasi teks dalam PHP?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!