PHP dan pembelajaran mesin: Cara menjalankan graf pengetahuan dan menjawab soalan automatik

PHP dan pembelajaran mesin: Cara menjalankan graf pengetahuan dan soal jawab automatik

Dengan perkembangan pesat kecerdasan buatan, pembelajaran mesin telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang. Antaranya, graf pengetahuan dan sistem soal jawab automatik merupakan salah satu hala tuju penyelidikan yang hangat dalam bidang kecerdasan buatan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP dan pembelajaran mesin untuk membina graf pengetahuan ringkas dan sistem soal jawab automatik, serta menyediakan contoh kod yang berkaitan.

Pertama sekali, kita perlu memahami konsep graf pengetahuan. Graf pengetahuan ialah kaedah perwakilan pengetahuan berstruktur yang mengatur dan menghubungkan titik pengetahuan yang berbeza untuk membentuk rangkaian pengetahuan organik. Dalam graf pengetahuan, setiap titik pengetahuan mempunyai pengecam unik, serta atribut dan hubungan yang berkaitan dengan titik pengetahuan lain. Graf pengetahuan boleh digunakan untuk mewakili dan menanyakan pelbagai jenis pengetahuan, seperti perhubungan entiti, perhubungan peristiwa, dsb.

Dalam PHP, kami boleh menggunakan pangkalan data graf untuk menyimpan dan menanyakan graf pengetahuan. Adalah disyorkan untuk menggunakan neo4j sebagai pangkalan data graf Ia adalah pangkalan data graf yang cekap dan berskala dan menyediakan perpustakaan klien PHP yang lengkap. Berikut ialah contoh kod PHP mudah yang menunjukkan cara menggunakan neo4j untuk mencipta nod dan perhubungan dalam graf pengetahuan:

require_once 'vendor/autoload.php';

use GraphAwareNeo4jClientClientBuilder;

// 连接到neo4j数据库
$client = ClientBuilder::create()
    ->addConnection('bolt', 'bolt://localhost:7687')
    ->build();

// 创建一个人物节点
$client->run("
    CREATE (n:Person {
        id: 1,
        name: 'John Smith',
        birthYear: 1990
    })
");

// 创建一个公司节点
$client->run("
    CREATE (n:Company {
        id: 2,
        name: 'ABC Company',
        industry: 'IT'
    })
");

// 创建一个就职关系
$client->run("
    MATCH (person:Person {id: 1}), (company:Company {id: 2})
    CREATE (person)-[:WORKS_AT]->(company)
");

echo "知识图谱节点和关系创建成功！";

Kod di atas bersambung ke pangkalan data neo4j tempatan melalui pustaka klien PHP neo4j. Kemudian nod aksara bernama "John Smith" dan nod syarikat bernama "ABC Company" dicipta, serta hubungan pekerjaan antara keduanya. Dengan menjalankan kod di atas, kita dapat melihat bahawa nod dan perhubungan yang sepadan berjaya dibuat dalam pangkalan data neo4j.

Seterusnya, kami akan meneroka cara melaksanakan sistem soal jawab automatik melalui pemprosesan bahasa semula jadi dan teknologi pembelajaran mesin. Sistem soalan dan jawapan automatik boleh menjawab soalan yang dikemukakan oleh pengguna dan memberikan jawapan yang sepadan berdasarkan maklumat dalam graf pengetahuan. Dalam PHP, kita boleh menggunakan perpustakaan pemprosesan bahasa semula jadi seperti jieba-php untuk pembahagian perkataan Cina, dan perpustakaan pembelajaran mesin seperti tensorflow-php untuk klasifikasi soalan dan padanan jawapan.

Berikut ialah contoh kod PHP mudah yang menunjukkan cara menggunakan jieba-php dan tensorflow-php untuk melaksanakan sistem soalan dan jawapan automatik:

require_once 'vendor/autoload.php';

use FukuballJiebaJieba;
use FukuballJiebaFinalseg;
use TensorFlowTensor;

// 初始化jieba-php
Jieba::init();
Finalseg::init();

// 中文分词
$words = Jieba::cut('你好吗？');

// 转换为tensor
$input = new Tensor($words);

// 加载保存的模型
$session = new TensorFlowSession;
$graph = new TensorFlowGraph;
$session->import($graph, file_get_contents('model.pb'));

// 运行模型
$result = $session->run([ 'input' => $input ], [ 'output' ]);

echo "答案: " . $result['output'];

Kod di atas mula-mula memulakan jieba-php dan melakukan segmentasi perkataan Cina pada input soalan. Kemudian, muatkan model pembelajaran mesin yang disimpan dan jalankan model untuk mendapatkan jawapan kepada soalan. Dengan menjalankan kod di atas, kita boleh melihat output jawapan yang sepadan pada konsol.

Melalui contoh kod di atas, kita boleh menggunakan PHP dan teknologi pembelajaran mesin untuk membina graf pengetahuan mudah dan sistem soal jawab automatik. Melalui sistem sedemikian, kita boleh bertanya soalan dengan lebih mudah kepada mesin dan mendapatkan jawapan yang tepat daripada mesin.

Ringkasnya, PHP dan pembelajaran mesin ialah alat yang berkuasa untuk membina graf pengetahuan dan sistem soal jawab automatik. Dengan menggunakan PHP dengan betul dan perpustakaan pembelajaran mesin yang sepadan, kami boleh membina dan mengurus graf pengetahuan dengan lebih cekap dan mencapai soalan dan jawapan automatik pintar. Saya berharap artikel ini dapat memberi sedikit bantuan dan panduan kepada pembaca dalam penyelidikan dan amalan mereka dalam bidang ini.

Atas ialah kandungan terperinci PHP dan pembelajaran mesin: Cara menjalankan graf pengetahuan dan menjawab soalan automatik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!