PHP et apprentissage automatique: un guide pratique pour créer des graphiques de connaissances et des systèmes de questions et réponses automatiques

PHP et apprentissage automatique: un guide pratique pour créer des graphiques de connaissances et des systèmes de questions et réponses automatiques

Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle, la technologie d'apprentissage automatique a été largement utilisée dans de nombreux domaines. Surtout en termes de graphiques de connaissances et de systèmes de questions et de réponses automatiques, ces technologies ont attiré beaucoup de recherche et d'attention pratique. Cet article présentera aux lecteurs comment utiliser PHP et la technologie d'apprentissage automatique pour créer un graphique de connaissances simple et un système automatique de questions-réponses pour aider les développeurs à mieux comprendre l'application pratique de ces technologies.

Comprendre le graphique de connaissances

Premièrement, nous devons clarifier le concept du graphique de connaissances. Un graphique de connaissances est un moyen d'organiser des points de connaissance dans des structures graphiques à travers des relations et des attributs spécifiques. Chaque point de connaissance a un identifiant unique dans le graphique, et ces points de connaissance sont connectés les uns aux autres via différentes relations et attributs. Les graphiques de connaissances peuvent être utilisés pour représenter divers types de connaissances tels que les relations entités et les relations d'événements.

Comment créer un graphique de connaissances à l'aide de PHP

Dans PHP, nous pouvons stocker et interroger les graphiques de connaissances via des bases de données de graphiques. Neo4j est une très excellente base de données de graphiques. Il est non seulement efficace mais a également une forte évolutivité, mais fournit également une bibliothèque client PHP complète pour nous aider à fonctionner plus facilement. Vous trouverez ci-dessous un exemple de PHP simple montrant comment utiliser NEO4J pour créer des nœuds et des relations dans un graphique de connaissances.

require_once 'vendeur / autoload.php';
Utilisez GraphAware \ Neo4j \ Client \ ClientBuilder;

// Connectez-vous à la base de données NEO4J $ client = clientBuilder :: Create ()
    -> addConnection ('Bolt', 'Bolt: // localhost: 7687')
    -> build ();

// Créer un nœud de caractère $ client-> run ("Create (n: personne {
    ID: 1,
    Nom: «John Smith»,
    Birthdayyear: 1990
}) ");

// Créer un nœud d'entreprise $ client-> run ("Create (n: Company {
    ID: 2,
    Nom: «ABC Company»,
    Industrie: «It»
}) ");

// Créer une relation inaugurale $ client-> run ("Match (personne: personne {id: 1}), (Company: Company {id: 2})
    Créer (personne) - [: works_at] -> (société) ");

ECHO "Les nœuds et relations de graphiques de connaissances ont été créés avec succès!";

Le code ci-dessus montre comment se connecter à la base de données NEO4J locale via le client PHP de Neo4j, créer un nœud de caractère "John Smith" et connecter les deux via une relation inaugurale.

Mettre en œuvre un système automatique de questions et de réponses

Ensuite, nous explorerons comment combiner le traitement du langage naturel et les technologies d'apprentissage automatique pour implémenter un système de questions et réponses automatisé. Le système est capable de comprendre les questions du langage naturel saisies par l'utilisateur et de fournir des réponses pertinentes grâce aux informations du graphique de connaissances. Dans PHP, nous pouvons utiliser Jieba-PHP pour la segmentation des mots chinois et le train et la raison des modèles d'apprentissage automatique via la bibliothèque Tensorflow.

Voici un exemple simple montrant comment utiliser les bibliothèques Jieba-PHP et TensorFlow pour gérer les questions des utilisateurs et faire correspondre les réponses:

require_once 'vendeur / autoload.php';
Utilisez Fukuball \ Jieba \ Jieba;
Utilisez Fukuball \ jieba \ finalSeg;
Utilisez TensorFlow \ Tensor;
Utilisez TensorFlow \ Session;
Utilisez TensorFlow \ Graph;

// Initialiser Jieba-Php
Jieba :: init ();
Finalseg :: init ();

// participe chinois $ word = jieba :: Cut («Comment vas-tu?»);

// Convertir en tenseur
$ input = new Tensor ($ word);

// Chargez le modèle enregistré $ session = new session ();
$ graph = new graph ();
$ session-> import ($ graph, file_get_contents ('modèle.pb'));

// Exécutez le modèle $ result = $ session-> run (['input' => $ input], ['output']);

Echo "Réponse:". $ Result ['Output'];

Ce code utilise d'abord Jieba-PHP pour effectuer une segmentation chinoise de mots sur les questions d'entrée de l'utilisateur, puis convertit le résultat de la segmentation des mots en tenseur, puis charge le modèle TensorFlow formé et exécute le raisonnement et publie enfin la réponse.

Résumer

Grâce aux exemples ci-dessus, nous pouvons voir comment PHP et la technologie d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour construire rapidement un graphique de connaissances et un système de questions et réponses automatisé. Avec les capacités puissantes de la base de données NEO4J et la flexibilité des bibliothèques d'apprentissage automatique telles que TensorFlow et Jieba-PHP, nous pouvons créer des systèmes d'automatisation plus intelligents pour améliorer l'efficacité du développement.

En bref, la combinaison de PHP et d'apprentissage automatique fournit aux développeurs un outil puissant pour les aider à gérer leurs graphiques de connaissances plus efficacement et à implémenter des fonctions de questions et réponses automatiques intelligentes. J'espère que cet article pourra vous aider à vous inspirer précieux dans votre recherche et votre pratique dans ce domaine.