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データの量が増えているため、今日のデータ分析と意思決定サポートにおいて、大量のテキストデータを効果的に処理する方法が重要なトピックになりました。テキスト分類と自然言語処理（NLP）テクノロジーはますます広く使用されており、ソーシャルメディア分析、感情分析、推奨システムなど、多くの分野で重要な役割を果たしています。この記事では、テキスト分類と自然言語処理にPHPを使用する方法を紹介して、開発者がこれらのテクノロジーを理解して適用できるようにします。
テキスト分類は、通常、テキストの内容または特性に基づいて、特定の標準に従ってテキストデータをソートするプロセスです。基本的な手順には、最初にテキストデータをコンピューターが理解できるフォームに変換し、次に機械学習アルゴリズムを使用して分類モデルをトレーニングし、最後にモデルを使用して新しいデータを分類します。
PHPには、TextClassifierやPHP-MLなど、一般的に使用されるテキスト分類ライブラリがいくつかあります。これらのライブラリは、機能抽出、アルゴリズムトレーニング、モデル評価などの強力なテキスト処理機能を提供できます。以下は、例としてTextClassifierのテキストを分類する方法を紹介します。
TextClassifierは、PHPに基づいたオープンソースのテキスト分類ライブラリであり、Composerを介してインストールできます。 Project Root Directoryで、次のコンテンツを含むComposer.jsonファイルを作成します。
{
"必要とする"： {
「Miguelnibral/Text-Classifier」：「Dev-Master」
}
}
次に、次のコマンドを実行してTextClassifierをインストールします。
作曲家のインストール
インストールが完了したら、次のコードを使用して分類モデルを作成およびトレーニングできます。
require_once 'vendor/autoload.php'; TextClassifier \ TextClassifierを使用します。 $ classifier = new TextClassifier（）; //トレーニングデータの追加$ classifier-> addexample（「私はこの映画が素晴らしいき」、「ポジティブ」）; $ classifier-> addexample（ 'この映画はひどい'、「ネガティブ」）; //トレーニングモデル$ classifier-> train（）; //モデル$ classifier-> savemodel（ 'model.ser'）を保存します。
上記の例では、最初にTextClassifierオブジェクトを作成し、2つのテキストと対応するタグ（「ポジティブ」と「ネガ」）を追加します。次に、Train（）メソッドを呼び出してモデルをトレーニングし、最後にSaveModel（）を使用して訓練されたモデルを保存します。
トレーニングが完了し、モデルが保存されると、不明なテキストを分類するために使用できます。これがコードの例です。
require_once 'vendor/autoload.php'; TextClassifier \ TextClassifierを使用します。 $ classifier = new TextClassifier（）; //保存されたモデル$ classifier-> loadModel（ 'model.ser'）をロードします。 //分類する必要があるテキスト$ text = 'この映画は素晴らしい'; // category $ category = $ classifier-> classify（$ text）; echo "テキストのカテゴリ '$ text' is '$ category'";
上記のコードを使用すると、保存されたモデルをロードし、それを使用して新しいテキストを分類します。
Natural Language Processing（NLP）は、人間の言語をコンピューターに理解して処理されたフォームに変換して、語彙分析、構文分析、セマンティック分析などのさまざまな言語関連のタスクを実行することを目指しています。 NLPテクノロジーは、言語の構造と意味を理解し、機械の翻訳、音声認識、その他の分野に適用するのに役立ちます。
PHPでは、一般的に使用される自然言語処理ライブラリには、SymmetricaとOpenCalaisが含まれます。 Word分詞、スピーチの一部の解決、キーワード抽出などの関数を提供できます。Symmetricaを、自然言語処理にPHPを使用する方法を紹介する例として見てみましょう。
Symmetricaは、PHPに基づいたオープンソースの自然言語処理ライブラリであり、作曲家を通じて設置することもできます。 Project Root Directoryで、次のコンテンツを使用して、composer.jsonファイルを作成します。
{
"必要とする"： {
「Kalmanolah/Symmetrica」：「Dev-Master」
}
}
次に、次のコマンドを実行してsymmetricaをインストールします。
作曲家のインストール
これは、symmetricaを使用した単語セグメンテーションのコード例です。
require_once 'vendor/autoload.php';
symmetrica \ tokenizerを使用します。
$ tokenizer = new Tokenizer（）;
$ text = 'これはサンプル芸術です。';
// word分詞$ tokens = $ tokenizer-> tokenize（$ text）;
// output word分詞result foreach（$ tokens as $ token）{
エコー$トークン。 php_eol;
}
上記の例では、最初にトークン剤オブジェクトを作成し、次にtokenize（）メソッドを使用してテキストを別々の単語に分割し、最後にこれらの単語を出力します。
Word分詞に加えて、symmetricaを使用してテキストのキーワードを抽出することもできます。対応するコードの例は次のとおりです。
require_once 'vendor/autoload.php';
symmetrica \ keywordextractorを使用します。
$ extractor = new keywordextractor（）;
$ text = 'これはサンプル芸術です。';
//キーワード抽出を実行します$キーワード= $抽出 - > extract（$ text）;
//出力キーワードforeach（$ keywords as $ keyword）{
Echo $キーワード。 php_eol;
}
上記のコードを使用して、SymmetricaのKeyWordExtractorクラスを使用して、テキストからキーワードを抽出します。
この記事では、テキスト分類と自然言語処理にPHPを使用する方法を紹介し、関連するコードの例を提供します。これらのテクノロジーを学習および実践することにより、開発者は実際のアプリケーションでTextClassifierやSymmetricaなどのPHPライブラリを柔軟に使用し、データ分析と意思決定に効果的なサポートを提供できます。
