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Avec la quantité croissante de données, comment traiter efficacement de grandes quantités de données texte est devenue un sujet important dans l'analyse des données et l'assistance à la décision aujourd'hui. Les technologies de classification du texte et de traitement du langage naturel (NLP) sont de plus en plus largement utilisées, et ils jouent un rôle important dans de nombreux domaines tels que l'analyse des médias sociaux, l'analyse des sentiments et les systèmes de recommandation. Cet article présentera comment utiliser PHP pour la classification du texte et le traitement du langage naturel pour aider les développeurs à comprendre et à appliquer ces technologies.
La classification du texte est un processus de tri des données de texte selon certaines normes, généralement basées sur le contenu ou les caractéristiques du texte. Les étapes de base incluent: la conversion d'abord des données de texte en un formulaire que l'ordinateur peut comprendre, puis en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique pour former le modèle de classification, et enfin à l'aide du modèle pour classer les nouvelles données.
Dans PHP, il existe plusieurs bibliothèques de classification de texte couramment utilisées, y compris TextClassifier et PHP-ML. Ces bibliothèques peuvent fournir des capacités de traitement de texte puissantes telles que l'extraction des fonctionnalités, la formation en algorithme et l'évaluation du modèle. Les éléments suivants présenteront comment classer le texte dans TextClassifier comme exemple.
TextClassifier est une bibliothèque de classification de texte open source basée sur PHP, qui peut être installée via Composer. Dans le répertoire racine du projet, créez un fichier composer.json avec le contenu suivant:
{
"exiger": {
"Miguelnibral / Text-classificateur": "Dev-Master"
}
}
Ensuite, exécutez la commande suivante pour installer TextClassifier:
Installation du compositeur
Une fois l'installation terminée, vous pouvez créer et former un modèle de classification en utilisant le code suivant:
require_once 'vendeur / autoload.php'; Utilisez TextClassifier \ TextClassifier; $ classifier = new textClassifier (); // ajouter des données de formation $ classificateur-> AddExample («I Love This Movie», «Positive»); $ classificateur-> AddExample ('ce film est terrible', 'négatif'); // Modèle de formation $ classificateur-> train (); // Enregistrer le modèle $ classifier-> SAVEMODEL ('Model.ser');
Dans l'exemple ci-dessus, nous créons d'abord un objet TextClassifier et ajoutons deux textes et leurs balises correspondantes («positives» et «négatives»). Ensuite, entraînez le modèle en appelant la méthode Train () et enfin enregistrer le modèle formé à l'aide de SaveModel ().
Une fois la formation terminée et que le modèle est enregistré, il peut être utilisé pour classer le texte inconnu. Voici un exemple de code:
require_once 'vendeur / autoload.php'; Utilisez TextClassifier \ TextClassifier; $ classifier = new textClassifier (); // Chargez le modèle enregistré $ classificateur-> LoadModel ('Model.ser'); // Texte qui doit être classé $ text = 'Ce film est super'; // catégorie $ category = $ classifier-> classifier ($ text); Echo "La catégorie du texte" $ text "est" $ catégorie "";
Avec le code ci-dessus, nous chargeons le modèle enregistré et l'utilisons pour classer le nouveau texte.
Le traitement du langage naturel (PNL) vise à convertir le langage humain en une forme comprise et traitée par ordinateur pour effectuer diverses tâches liées au langage, telles que l'analyse lexicale, l'analyse syntaxique et l'analyse sémantique. La technologie PNL peut nous aider à comprendre la structure et la signification du langage et l'appliquer à la traduction automatique, à la reconnaissance vocale et à d'autres domaines.
En PHP, les bibliothèques de traitement du langage naturel couramment utilisées incluent Symétrica et OpenCalais. Ils peuvent fournir des fonctions telles que le participe de mots, l'annotation de la parole, l'extraction de mots clés, etc. Prenons Symétrica comme exemple pour introduire comment utiliser PHP pour le traitement du langage naturel.
Symmetrica est une bibliothèque de traitement du langage naturel open source basé sur PHP, qui peut également être installé via le compositeur. Dans le répertoire racine du projet, créez le fichier composer.json, avec le contenu suivant:
{
"exiger": {
"Kalmanolah / Symétrica": "Dev-Master"
}
}
Ensuite, exécutez la commande suivante pour installer Symmetrica:
Installation du compositeur
Voici un exemple de code pour la segmentation des mots à l'aide de symétrica:
require_once 'vendeur / autoload.php';
Utiliser Symmetrica \ Tokenizer;
$ tokenizer = new tokenizer ();
$ text = 'Ceci est un exemple de phrase.';
// Effectuer Word participe $ tokens = $ tokenizer-> tokenize ($ text);
// Sortie du mot de participe Résultat foreach (tokens $ comme token $) {
Echo $ Token. Php_eol;
}
Dans l'exemple ci-dessus, nous créons d'abord un objet Tokenizer, puis utilisons la méthode tokenize () pour diviser le texte en mots séparés, et enfin la traversée pour sortir ces mots.
En plus du participe Word, Symétrica peut également être utilisé pour extraire des mots clés dans le texte. Voici l'exemple de code correspondant:
require_once 'vendeur / autoload.php';
Utilisez Symmetrica \ KeywordExtractor;
$ extracteur = new KeywordExtractor ();
$ text = 'Ceci est un exemple de phrase.';
// Effectuer des mots clés Extraction $ mots clés = $ extracteur-> extrait ($ text);
// mot de sortie du mot clé ForEach ($ Mots-clés en tant que mot-clé $) {
Echo $ Mot-clé. Php_eol;
}
Grâce au code ci-dessus, nous utilisons la classe KeywordStractor de Symmetrica pour extraire les mots clés du texte.
Cet article présente comment utiliser PHP pour la classification du texte et le traitement du langage naturel, et fournit des exemples de code pertinents. En apprenant et en pratiquant ces technologies, les développeurs peuvent utiliser de manière flexible les bibliothèques PHP telles que TextClassifier et Symétrica dans des applications pratiques, fournissant ainsi un soutien efficace pour l'analyse des données et la prise de décision.
