PHP dan Pembelajaran Mesin: Cara Melakukan Analisis Sentimen dan Pemodelan Kajian

PHP dan Pembelajaran Mesin: Cara Melakukan Analisis Sentimen dan Pemodelan Komen

Pengenalan:
Dengan populariti media sosial dan peningkatan ulasan Internet, permintaan untuk analisis sentimen teks dan pemodelan ulasan juga semakin besar dan lebih besar. Pembelajaran mesin ialah kaedah berkesan yang boleh membantu kami mengautomasikan analisis sentimen dan pemodelan semakan. Dalam artikel ini, kami akan membincangkan cara menggunakan PHP dan pembelajaran mesin untuk mencapai tugasan ini dan menyediakan beberapa contoh kod.

1. Analisis Sentimen

Analisis sentimen merujuk kepada menilai keadaan emosi teks, seperti positif, negatif atau neutral, dengan menganalisis kecenderungan emosi dalam teks. Dalam PHP, kita boleh menggunakan perpustakaan pemprosesan bahasa semula jadi sumber terbuka untuk melaksanakan analisis sentimen, seperti TextBlob.

Pertama, kita perlu memasang perpustakaan TextBlob dalam projek PHP. Kita boleh memasangnya menggunakan Komposer, menggunakan arahan berikut:

composer require php-ai/php-ml

Kemudian, kita boleh menggunakan kod berikut untuk melakukan analisis sentimen:

use PhpmlTokenizationWhitespaceTokenizer;
use PhpmlFeatureExtractionTfIdfTransformer;
use PhpmlFeatureExtractionTokenCountVectorizer;
use PhpmlClassificationSVC;
use PhpmlSupportVectorMachineKernel;

$text = "这部电影真是太棒了！演员表现出色，剧情扣人心悬，非常推荐！";

$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new WhitespaceTokenizer());
$tfIdfTransformer = new TfIdfTransformer();

$vectorizer->fit([$text]);
$vectorizer->transform([$text]);

$classifier = new SVC(Kernel::RBF, $cost = 1000);
$classifier->train($samples = [$text], $labels = ['positive']);

$result = $classifier->predict($vectorizer->transform([$text]));

echo $result; // 输出：positive

Dalam contoh kod di atas, kami mula-mula mengimport kelas dan antara muka yang diperlukan dan kemudian menentukan rentetan A literal. Seterusnya, kami memulakan pengekstrak ciri dan memasukkan teks ke dalamnya. Kami kemudian menggunakan pengelas mesin vektor sokongan untuk melatih model, mengambil teks dan label sebagai input. Akhir sekali, kami menggunakan model terlatih untuk meramalkan kecenderungan emosi teks.

2. Pemodelan Komen

Pemodelan ulasan merujuk kepada meramalkan kategori ulasan, seperti kualiti produk atau kepuasan perkhidmatan, dengan menganalisis kandungan dan sentimen ulasan pengguna. Dalam PHP, kita boleh menggunakan perpustakaan pembelajaran mesin php-ai/php-ml untuk melaksanakan pemodelan ulasan.

Pertama, kita perlu memasang perpustakaan php-ai/php-ml. Kita boleh menggunakan Komposer untuk memasangnya, menggunakan arahan berikut:

composer require php-ai/php-ml

Kemudian, kita boleh menggunakan kod berikut untuk melaksanakan pemodelan ulasan:

use PhpmlTokenizationWhitespaceTokenizer;
use PhpmlFeatureExtractionTfIdfTransformer;
use PhpmlFeatureExtractionTokenCountVectorizer;
use PhpmlClassificationNaiveBayes;

$comments = [
    '这家餐厅的食物非常好吃，服务也很好！',
    '这个产品真的很好，质量非常出色！',
    '这本书真是一本好书，非常推荐阅读！',
    '这个电影太糟糕了，不值得一看！'
];

$labels = ['positive', 'positive', 'positive', 'negative'];

$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new WhitespaceTokenizer());
$tfIdfTransformer = new TfIdfTransformer();

$vectorizer->fit($comments);
$vectorizer->transform($comments);

$classifier = new NaiveBayes();
$classifier->train($vectorizer->transform($comments), $labels);

$newComment = '这个产品质量太差，根本不能用！';

$result = $classifier->predict($vectorizer->transform([$newComment]));

echo $result; // 输出：negative

Dalam contoh kod di atas, kita mula-mula mengimport kelas dan antara muka yang diperlukan, dan kemudian tentukan a Komen kumpulan dan tag yang sepadan. Seterusnya, kami memulakan pengekstrak ciri dan memuatkan ulasan ke dalamnya. Kami kemudian menggunakan pengelas Naive Bayes untuk melatih model, mengambil ulasan dan teg sebagai input. Akhir sekali, kami menggunakan model terlatih untuk meramalkan kategori ulasan baharu.

Kesimpulan:
Artikel ini menerangkan cara menggunakan PHP dan pembelajaran mesin untuk analisis sentimen dan pemodelan ulasan. Kami melaksanakan contoh kod untuk analisis sentimen dan pemodelan ulasan masing-masing dengan memperkenalkan dua perpustakaan pembelajaran mesin TextBlob dan php-ai/php-ml. Saya harap artikel ini akan membantu pembangun yang ingin melakukan analisis sentimen teks dan pemodelan semakan dalam PHP.

Atas ialah kandungan terperinci PHP dan Pembelajaran Mesin: Cara Melakukan Analisis Sentimen dan Pemodelan Kajian. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!