PHP und maschinelles Lernen: Ein praktischer Leitfaden zum Erstellen von Wissensgrafiken und automatischen Fragen und Antwortsystemen

PHP und maschinelles Lernen: Ein praktischer Leitfaden zum Erstellen von Wissensgrafiken und automatischen Fragen und Antwortsystemen

Mit der schnellen Entwicklung künstlicher Intelligenz wurde in vielen Bereichen weit verbreitet. Insbesondere in Bezug auf Wissensgrafiken und automatische Fragen-und-Antwort-Systeme haben diese Technologien viel Forschung und praktische Aufmerksamkeit auf sich gezogen. In diesem Artikel wird die Leser in die Verwendung von PHP- und maschinellem Lerntechnologie vorgestellt, um ein einfaches Wissensdiagramm und ein automatisches Fragen-und-Antwort-System zu erstellen, um den Entwicklern dabei zu helfen, die praktische Anwendung dieser Technologien besser zu verstehen.

Verstehen Sie das Wissensgraphen

Zunächst müssen wir das Konzept des Wissensgrafiks klären. Ein Wissensgraphen ist eine Möglichkeit, Wissenspunkte in grafischen Strukturen durch bestimmte Beziehungen und Attribute zu organisieren. Jeder Wissenspunkt hat eine eindeutige Kennung im Diagramm, und diese Wissenspunkte sind durch verschiedene Beziehungen und Attribute miteinander verbunden. Wissensgraphen können verwendet werden, um verschiedene Arten von Wissen darzustellen, z. B. Entitätsbeziehungen und Ereignisbeziehungen.

So erstellen Sie mit PHP ein Wissensgraphen

In PHP können wir Wissensgrafiken über Grafikdatenbanken speichern und abfragen. NEO4J ist eine sehr ausgezeichnete Diagrammdatenbank. Es ist nicht nur effizient, sondern hat auch eine starke Skalierbarkeit, sondern bietet auch eine vollständige PHP -Client -Bibliothek, mit der wir einfacher arbeiten können. Im Folgenden finden Sie ein einfaches PHP -Beispiel, das zeigt, wie NEO4J verwendet wird, um Knoten und Beziehungen in einem Wissensgraphen zu erstellen.

Required_once 'Anbieter/autoload.php';
Verwenden Sie Graphaware \ Neo4j \ Client \ ClientBuilder;

// eine Verbindung zu Neo4J -Datenbank herstellen $ client = clientBuilder :: create ()
    -> AddConnection ('Bolt', 'Bolt: // localhost: 7687')
    -> Build ();

// Zeichenknoten $ client-> run ("create (n: person {
    ID: 1,
    Name: 'John Smith',
    Geburtstagsjahrear: 1990
}) ");

// Firmenknoten $ client-> run ("create (n: company {
    ID: 2,
    Name: 'ABC Company',
    Branche: 'es' ''
}) ");

// Erstellung einer Eröffnungsbeziehung $ client-> run ("Match (Person: Person {ID: 1}), (Firma: Company {ID: 2})
    Create (Person)-[: works_at]-> (Firma) ");

Echo "Knowledge Graphknoten und Beziehungen wurden erfolgreich erstellt!";

Der obige Code zeigt, wie man über den PHP -Client von NEO4J eine Verbindung zur lokalen Neo4J -Datenbank herstellt, einen "John Smith" -Scharakterknoten erstellt und die beiden durch Eröffnungsbeziehungen verbindet.

Implementieren Sie automatische Fragen und Antwortsysteme

Als nächstes werden wir untersuchen, wie natürliche Sprachverarbeitung und Technologien für maschinelles Lernen kombiniert werden, um ein automatisiertes Fragen- und Antwortensystem zu implementieren. Das System ist in der Lage, die vom Benutzer eingegebenen natürlichen Fragen zu verstehen und über die Informationen im Wissensgraphen relevante Antworten zu geben. In PHP können wir JIEBA-PHP für die chinesische Wortsegmentierung und den Zug und den Grund für maschinelle Lernmodelle über die Tensorflow-Bibliothek verwenden.

Hier ist ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie Sie JIEBA-PHP- und TensorFlow-Bibliotheken verwenden, um Benutzerfragen zu behandeln und Antworten zu entsprechen:

Required_once 'Anbieter/autoload.php';
Verwenden Sie Fukuball \ Jieba \ Jieba;
Verwenden Sie Fukuball \ Jieba \ Finalseg;
Verwenden Sie den Tensorflow \ Tensor;
Verwenden Sie TensorFlow \ Session;
Verwenden Sie TensorFlow \ Graph;

// JIEBA-PHP initialisieren
Jieba :: init ();
Finalseg :: init ();

// Chinesische Partizip $ Words = Jieba :: Cut ('Wie geht es dir?');

// in Tensor konvertieren
$ input = neuer Tensor ($ Words);

// Laden Sie das gespeicherte Modell $ session = new Session ();
$ graph = new Graph ();
$ session-> import ($ graph, file_get_contents ('model.pb'));

// Ausführen des Modells $ result = $ session-> run (['input' => $ input], ['output']);

Echo "Antwort:". $ result ['output'];

Dieser Code verwendet zunächst JIEBA-PHP, um die chinesische Wortsegmentierung in den Benutzereingabestellungen durchzuführen, dann das Word-Segmentierungsergebnis in den Tensor umwandelt, dann das trainierte TensorFlow-Modell lädt und die Argumentation ausführt und schließlich die Antwort ausgibt.

Zusammenfassen

In den oben genannten Beispielen können wir sehen, wie PHP- und maschinelles Lerntechnologie verwendet werden kann, um schnell ein Wissensdiagramm und ein automatisiertes Fragen- und Antwortsystem zu erstellen. Mit den leistungsstarken Funktionen der NEO4J-Datenbank und der Flexibilität maschineller Lernbibliotheken wie Tensorflow und JIEBA-PHP können wir intelligentere Automatisierungssysteme erstellen, um die Entwicklungseffizienz zu verbessern.

Kurz gesagt, die Kombination von PHP und maschinellem Lernen bietet Entwicklern ein leistungsstarkes Tool, mit dem sie ihre Wissensgrafiken effizienter verwalten und intelligente automatische Fragen und Antwortfunktionen implementieren können. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen helfen, eine wertvolle Inspiration in Ihrer Forschung und Praxis in diesem Bereich zu erlangen.