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PHPと機械学習：知識グラフと自動質問と回答システムの構築に関する実用的なガイド

M66 2025-06-25

PHPと機械学習：知識グラフと自動質問と回答システムの構築に関する実用的なガイド

人工知能の急速な発展に伴い、多くの分野で機械学習技術が広く使用されています。特に、知識グラフと自動的な質問と回答システムの観点から、これらの技術は多くの研究と実際的な注意を集めています。この記事では、PHPおよび機械学習技術を使用して簡単な知識グラフと自動化された質問と回答システムを構築する方法を読者に紹介し、開発者がこれらのテクノロジーの実用的なアプリケーションをよりよく理解できるようにします。

知識グラフを理解してください

まず、知識グラフの概念を明確にする必要があります。知識グラフは、特定の関係と属性を通じて知識ポイントをグラフィカル構造に整理する方法です。各知識ポイントには、グラフに一意の識別子があり、これらの知識ポイントは異なる関係と属性を通じて互いに接続されています。知識グラフは、エンティティ関係やイベント関係など、さまざまな種類の知識を表すために使用できます。

PHPを使用して知識グラフを構築する方法

PHPでは、グラフデータベースを介して知識グラフを保存および照会できます。 NEO4Jは非常に優れたグラフデータベースです。効率的であるだけでなく、強力なスケーラビリティを備えているだけでなく、より簡単に動作するのに役立つ完全なPHPクライアントライブラリも提供します。以下は、NEO4Jを使用して知識グラフにノードと関係を作成する方法を示す単純なPHP例です。

require_once 'vendor/autoload.php';
GraphAware \ neo4j \ client \ clientBuilderを使用します。

// neo4jデータベースに接続$ client = clientBuilder :: create（）
     - > addConnection（ 'bolt'、 'bolt：// localhost：7687'）
     - > build（）;

//文字node $ client-> run（ "create（n：person {
    ID：1、
    名前：「ジョン・スミス」、
    Birthndyear：1990
}） "）;

// Create Company Node $ client-> run（ "create（n：company {
    ID：2、
    名前：「ABC Company」、
    業界：「それ」
}） "）;

//最初の関係を作成します$ client-> run（ "match（person：person {id：1}）、（company：company {id：2}）
    create（person） -  [：works_at]  - >（company） "）;

エコー「ナレッジグラフノードと関係が普通に作成されました！」;

上記のコードは、Neo4JのPHPクライアントを介してローカルNeo4Jデータベースに接続し、「John Smith」文字ノードを作成し、最初の関係を通じて2つを接続する方法を示しています。

自動質問と回答システムを実装します

次に、自然な言語処理と機械学習技術を組み合わせて、自動化された質疑応答システムを実装する方法を探ります。システムは、ユーザーが入力した自然言語の質問を理解し、知識グラフの情報を通じて関連する回答を提供することができます。 PHPでは、Tensorflowライブラリを介して、中国語の単語セグメンテーションと列車、および機械学習モデルの理由にJieba-PHPを使用できます。

Jieba-PHPとTensorflowライブラリを使用してユーザーの質問を処理し、回答を一致させる方法を示す簡単な例を以下に示します。

require_once 'vendor/autoload.php';
Fukuball \ Jieba \ Jiebaを使用してください。
fukuball \ jieba \ finalsegを使用してください。
Tensorflow \ Tensorを使用します。
Tensorflow \ sessionを使用します。
Tensorflow \ Graphを使用してください。

// jieba-phpを初期化します
Jieba :: init（）;
finalseg :: init（）;

//中国分詞$ words = jieba :: cut（ 'お元気ですか？'）;

//テンソルに変換します
$ input = new Tensor（$ words）;

//保存されたモデル$ session = new Session（）;
$ graph = new Graph（）;
$ session-> import（$ graph、file_get_contents（ 'model.pb'））;

//モデルの実行$ result = $ session-> run（['input' => $ input]、['output']）;

エコー「答え：」。 $ result ['output'];

このコードは、最初にJieba-PHPを使用して、ユーザーの入力質問で中国語の単語セグメンテーションを実行し、次にセグメンテーション結果をテンソルに変換し、訓練されたTensorflowモデルをロードして推論を実行し、最後に答えを出力します。

要約します

上記の例を通して、PHPと機械学習技術を使用して、知識グラフと自動化された質問と回答システムを迅速に構築する方法を確認できます。 NEO4Jデータベースの強力な機能とTensorflowやJieba-PHPなどの機械学習ライブラリの柔軟性により、開発効率を向上させるためにSmarter Automation Systemsを構築できます。

要するに、PHPと機械学習の組み合わせにより、開発者は知識グラフをより効率的に管理し、インテリジェントな自動質問と回答機能を実装するのに役立つ強力なツールを提供します。この記事が、この分野での研究と実践において貴重なインスピレーションを得るのに役立つことを願っています。

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