So verwenden Sie PHP für Textklassifizierung und Verarbeitung natürlicher Sprache

So verwenden Sie PHP für Textklassifizierung und Verarbeitung natürlicher Sprache

Mit der zunehmenden Datenmenge ist die Verarbeitung großer Mengen von Textdaten heute in der Datenanalyse und der Entscheidungsunterstützung heute effektiv verarbeitet. NLP -Technologien zur Textklassifizierung und natürliche Sprache werden zunehmend weit verbreitet und spielen in vielen Bereichen wie Social -Media -Analysen, Stimmungsanalyse und Empfehlungssystemen eine wichtige Rolle. In diesem Artikel wird vorgestellt, wie PHP für Textklassifizierung und natürliche Sprachverarbeitung verwendet wird, um Entwicklern zu helfen, diese Technologien zu verstehen und anzuwenden.

1. Grundprinzipien der Textklassifizierung

Die Textklassifizierung ist ein Prozess der Sortierung von Textdaten nach bestimmten Standards, normalerweise basierend auf den Inhalten oder Merkmalen des Textes. Zu den grundlegenden Schritten gehören: Zuerst konvertieren die Textdaten in ein Formular, das der Computer verstehen kann, und verwenden Sie dann Algorithmen für maschinelles Lernen, um das Klassifizierungsmodell zu trainieren, und verwenden Sie schließlich das Modell, um die neuen Daten zu klassifizieren.

2. Textklassifizierungsbibliothek in PHP

In PHP gibt es mehrere häufig verwendete Bibliotheken der Textklassifizierung, einschließlich Textklassifizierer und PHP-ML. Diese Bibliotheken können leistungsstarke Textverarbeitungsfunktionen wie Merkmalextraktion, Algorithmustraining und Modellbewertung bereitstellen. Im Folgenden wird ein Beispiel vorgestellt, wie der Text als Beispiel im Textclassifier klassifiziert wird.

Installieren Sie den Textklassifizier

TextcLassifier ist eine Open -Source -Textklassifizierungsbibliothek basierend auf PHP, die über den Komponisten installiert werden kann. Erstellen Sie im Projekt Root -Verzeichnis eine Composer.json -Datei mit dem folgenden Inhalt:

{
  "erfordern": {
    "Miguelnibral/Textklassifier": "Dev-Master"
  }
}

Führen Sie als nächstes den folgenden Befehl aus, um den Textklassifizierer zu installieren:

 Komponistinstallation

Erstellen Sie ein Klassifizierungsmodell

Nach Abschluss der Installation können Sie ein Klassifizierungsmodell mit dem folgenden Code erstellen und trainieren:

Required_once 'Anbieter/autoload.php';

Verwenden Sie TextClassifier \ TextClassifier;

$ klassifizier = neuer Textklassifier ();

// Trainingsdaten $ $ classifier-> addExample ('Ich liebe diesen Film', 'positiv');
$ klassifizier-> addExample ('Dieser Film ist schrecklich', 'negativ');

// Trainingsmodell $ Classifier-> Train ();

// Modell speichern $ classifier-> savemodel ('model.ser');

Im obigen Beispiel erstellen wir zunächst ein Textklassifierobjekt und fügen zwei Text und ihre entsprechenden Tags hinzu ('positiv' und 'negativ'). Trainieren Sie dann das Modell, indem Sie die Zug () -Methode aufrufen und schließlich das geschulte Modell mit Savemodel () retten.

Verwenden Sie das Klassifizierungsmodell für die Textklassifizierung

Sobald das Training abgeschlossen ist und das Modell gespeichert ist, kann es verwendet werden, um unbekannten Text zu klassifizieren. Hier ist ein Codebeispiel:

Required_once 'Anbieter/autoload.php';

Verwenden Sie TextClassifier \ TextClassifier;

$ klassifizier = neuer Textklassifier ();

// Laden Sie das gespeicherte Modell $ classifier-> loadModel ('modell.ser');

// Text, der klassifiziert werden muss $ text = 'Dieser Film ist großartig';

// Kategorie $ category = $ klassifizier-> klassifizieren ($ text);

echo "Die Kategorie des Textes" $ text "ist '$ category'";

Mit dem obigen Code laden wir das gespeicherte Modell und verwenden es, um den neuen Text zu klassifizieren.

3.. Die Grundprinzipien der Verarbeitung natürlicher Sprache

Die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) zielt darauf ab, die menschliche Sprache in eine computer verstandene und verarbeitete Form umzuwandeln, um verschiedene sprachbezogene Aufgaben wie lexikalische Analyse, syntaktische Analyse und semantische Analyse auszuführen. Die NLP -Technologie kann uns helfen, die Struktur und Bedeutung der Sprache zu verstehen und sie auf maschinelle Übersetzung, Spracherkennung und andere Bereiche anzuwenden.

4.. Bibliothek für natürliche Sprachverarbeitung in PHP

In PHP gehören häufig verwendete Bibliotheken für natürliche Sprachverarbeitungsbibliotheken Symmetrika und OpenCalais. Sie können Funktionen wie Word Partizip, Annotation des Speechs, Keyword-Extraktion usw. bereitstellen.

Installieren Sie Symmetrica

Symmetrica ist eine Open -Source -Bibliothek für natürliche Sprache, die auf PHP basiert und auch über den Komponisten installiert werden kann. Erstellen Sie im Projekt Root -Verzeichnis die Datei composer.json mit dem folgenden Inhalt:

{
  "erfordern": {
    "Kalmanolah/Symmetrica": "Dev-Master"
  }
}

Führen Sie dann den folgenden Befehl aus, um Symmetrica zu installieren:

 Komponistinstallation

Verwenden Sie Symmetrica für die Wortsegmentierung

Hier ist ein Codebeispiel für die Wortsegmentierung mit Symmetrika:

Required_once 'Anbieter/autoload.php';

Verwenden Sie Symmetrica \ Tokenizer;

$ tokenizer = new tokenizer ();
$ text = 'Dies ist ein Beispielsatz.';

// Wortpartizip $ tokens = $ tokenizer-> tokenize ($ text) ausführen;

// Ausgabe Wort Partizip -Ergebnis für Each ($ tokens as $ token) {
  Echo $ token. Php_eol;
}

Im obigen Beispiel erstellen wir zunächst ein Tokenizer -Objekt und verwenden dann die Methode tokenize (), um den Text in separate Wörter aufzuteilen und schließlich durchzuführen, um diese Wörter auszugeben.

Keyword -Extraktion mit Symmetrika

Zusätzlich zu Wortpartizipien kann Symmetrika auch verwendet werden, um Schlüsselwörter im Text zu extrahieren. Hier ist das entsprechende Code -Beispiel:

Required_once 'Anbieter/autoload.php';

Verwenden Sie Symmetrica \ keywordExtractor;

$ extractor = new keyWordExtractor ();
$ text = 'Dies ist ein Beispielsatz.';

// Keyword-Extraktion $ keywords = $ extractor-> extrahieren ($ text);

// Ausgabe von Schlüsselwort für Each ($ Keywords als $ Schlüsselwort) {
  Echo $ Keyword. Php_eol;
}

Über den obigen Code verwenden wir die KeyWordExtractor -Klasse von Symmetrica, um Schlüsselwörter aus dem Text zu extrahieren.

Abschluss

In diesem Artikel wird die Verwendung von PHP für die Textklassifizierung und die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet und relevante Code -Beispiele enthält. Durch das Lernen und Praktizieren dieser Technologien können Entwickler PHP-Bibliotheken wie Textklassifizierer und Symmetrica in praktischen Anwendungen flexibel verwenden, wodurch eine effektive Unterstützung für die Datenanalyse und Entscheidungsfindung bietet.