Bagaimana untuk melaksanakan pengecaman dan pemprosesan bahasa semula jadi dalam PHP?

Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan yang berterusan, Pemprosesan Bahasa Asli (NLP) telah menjadi teknologi hangat yang diberi perhatian oleh orang ramai Sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web, PHP secara semula jadi perlu menguasai teknologi NLP keperluan pengguna.

Jadi bagaimana untuk melaksanakan pengecaman dan pemprosesan bahasa semula jadi dalam PHP? Artikel ini akan memperkenalkan beberapa teknologi dan alatan NLP yang biasa digunakan yang boleh digunakan oleh pembangun PHP untuk membantu semua orang lebih memahami dan menguasai aplikasi pemprosesan bahasa semula jadi.

1. Pengetahuan asas pemprosesan bahasa semula jadi

Sebelum memperkenalkan teknologi NLP tertentu, mari kita fahami secara ringkas pengetahuan asas NLP.

Pemprosesan Bahasa Asli (NLP) ialah bidang penyelidikan di persimpangan sains komputer, kecerdasan buatan dan linguistik. Matlamat utamanya adalah untuk merealisasikan interaksi antara komputer dan bahasa semula jadi manusia. NLP melibatkan banyak aspek seperti penjanaan bahasa semula jadi, pemahaman, terjemahan dan klasifikasi, dan boleh digunakan pada bidang seperti terjemahan mesin, perkhidmatan pelanggan pintar, carian pintar dan analisis sentimen. Pemprosesan bahasa semula jadi perlu menyelesaikan banyak masalah sukar, seperti pemahaman bahasa, pengecaman entiti, pengekstrakan hubungan, klasifikasi teks, analisis sentimen, dsb.

2. Alat dan rangka kerja untuk pengecaman dan pemprosesan bahasa semula jadi

1. Ia mengandungi sejumlah besar korpora dan algoritma serta boleh menyokong tugas pemprosesan bahasa semula jadi seperti pembahagian perkataan, penandaan sebahagian daripada pertuturan, pembahagian ayat, analisis sentimen dan pengiktirafan entiti bernama.

NLTK menyediakan API yang kaya dan kod sampel, yang boleh membantu pembangun melaksanakan tugas NLP dengan berkesan. Selain itu, NLTK juga boleh melaksanakan tugas seperti penjanaan bahasa semula jadi, pengelasan teks dan pengekstrakan maklumat, dan boleh memenuhi keperluan pelbagai senario aplikasi.

2. Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLP ialah alat pemprosesan bahasa semula jadi yang ditulis dalam Java yang boleh melakukan segmentasi perkataan Cina dan Inggeris, penandaan sebahagian daripada pertuturan, analisis sintaksis, pengecaman entiti yang dinamakan, analisis sentimen dan tugasan lain .

Stanford CoreNLP menyediakan antara muka REST dan antara muka baris arahan, menjadikannya mudah untuk disepadukan ke dalam pelbagai aplikasi. Selain itu, Stanford CoreNLP juga boleh menyokong berbilang format input, seperti XML, JSON, PlainText, dsb.

3. PHP-ML

PHP-ML ialah perpustakaan pembelajaran mesin yang ditulis dalam PHP yang boleh mengendalikan pelbagai tugas pembelajaran mesin, termasuk pengelasan, pengelompokan, regresi, dsb. Untuk tugasan NLP, PHP-ML boleh melaksanakan tugas seperti klasifikasi teks dan analisis sentimen, dan menyokong banyak kaedah pengekstrakan ciri dan algoritma pengelas. Selain itu, API PHP-ML mudah dipelajari dan digunakan, yang boleh membantu pembangun PHP melaksanakan tugas NLP dengan cepat.

3. Teknik NLP biasa

1. Segmentasi perkataan

Segmentasi perkataan ialah tugas asas dalam NLP, dan matlamatnya adalah untuk menguraikan ayat menjadi perkataan atau unit semantik terkecil yang lain . Teknologi pembahagian perkataan bukan sahaja dapat membantu pemahaman bahasa, tetapi juga menyediakan asas untuk pemprosesan seterusnya.

Untuk pembangun PHP, anda boleh menggunakan API yang disediakan oleh sambungan pembahagian perkataan PHP untuk pembahagian perkataan, atau anda boleh menggunakan API yang disediakan oleh rangka kerja NLP lain. Perlu diingat bahawa semasa proses pembahagian perkataan, bahasa yang berbeza seperti Cina dan Inggeris perlu disokong, dan nombor tunggal dan jamak, huruf besar, dll. perlu diambil kira.

2. Pengecaman entiti bernama

Pengiktirafan entiti bernama (Pengiktirafan Entiti Nama, NER) merujuk kepada teknologi mengenal pasti dan mengelaskan entiti yang dinamakan daripada teks. Pengecaman entiti yang dinamakan boleh membantu sistem mengenal pasti maklumat utama, meningkatkan ketepatan pengelasan teks, dsb.

Pengiktirafan entiti bernama mempunyai nilai aplikasi penting dalam NLP. Untuk pembangun PHP, anda boleh menggunakan perpustakaan sumber terbuka Stanford Named Entity Recognizer untuk pengecaman entiti bernama. Selain itu, kit alat yang ditulis dalam Python juga boleh digunakan, seperti NLTK, spaCy, dll.

3. Analisis Sentimen

Analisis sentimen merujuk kepada memahami dan mengklasifikasikan emosi dalam teks. Biasanya analisis sentimen terbahagi kepada dua jenis: klasifikasi kekutuban dan klasifikasi intensiti sentimen.

Untuk pembangun PHP, PHP-ML boleh memberikan sokongan untuk analisis sentimen. Pertama, ciri perlu diekstrak daripada teks emosi, seperti kekerapan perkataan, TF-IDF, dsb., dan kemudian algoritma pengelas boleh digunakan untuk mengklasifikasikan ciri.

4. Ringkasan

Teknologi pemprosesan bahasa semula jadi digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web dan kecerdasan buatan, dan kepentingannya adalah jelas. Dalam bidang pembangunan PHP, menguasai teknologi NLP boleh membantu pembangun PHP melaksanakan tugas pemprosesan bahasa semula jadi dengan lebih baik dan menyediakan pengguna dengan perkhidmatan yang lebih bijak dan cekap.

Artikel ini memperkenalkan beberapa teknologi NLP biasa serta alatan serta rangka kerja yang tersedia, dengan harapan dapat memberikan sedikit rujukan untuk pembangun PHP dalam bidang NLP praktikal.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan pengecaman dan pemprosesan bahasa semula jadi dalam PHP?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!