PHP 및 기계 학습 : 지식 그래프 구축 및 자동 질문 및 답변 시스템 구축에 대한 실용 가이드

PHP 및 기계 학습 : 지식 그래프 구축 및 자동 질문 및 답변 시스템 구축에 대한 실용 가이드

인공 지능의 빠른 발전으로 기계 학습 기술은 많은 분야에서 널리 사용되었습니다. 특히 지식 그래프 및 자동 질문 및 답변 시스템 측면에서 이러한 기술은 많은 연구와 실질적인 관심을 끌었습니다. 이 기사는 PHP 및 기계 학습 기술을 사용하여 간단한 지식 그래프와 자동 질문 및 답변 시스템을 구축하여 개발자가 이러한 기술의 실제 적용을 더 잘 이해할 수 있도록 독자에게 독자에게 소개합니다.

지식 그래프를 이해하십시오

먼저 지식 그래프의 개념을 명확히해야합니다. 지식 그래프는 특정 관계와 속성을 통해 지식 포인트를 그래픽 구조로 구성하는 방법입니다. 각 지식 지점에는 그래프에 고유 한 식별자가 있으며 이러한 지식 지점은 서로 다른 관계와 속성을 통해 서로 연결됩니다. 지식 그래프는 엔티티 관계 및 이벤트 관계와 같은 다양한 유형의 지식을 나타내는 데 사용될 수 있습니다.

PHP를 사용하여 지식 그래프를 구축하는 방법

PHP에서는 그래프 데이터베이스를 통해 지식 그래프를 저장하고 쿼리 할 수 ​​있습니다. NEO4J는 매우 우수한 그래프 데이터베이스입니다. 효율적 일뿐 만 아니라 확장 성이 강하기 때문에보다 쉽게 ​​운영 할 수 있도록 완벽한 PHP 클라이언트 라이브러리를 제공합니다. 아래는 NEO4J를 사용하여 지식 그래프에서 노드와 관계를 만드는 방법을 보여주는 간단한 PHP 예제입니다.

require_once '공급 업체/autoload.php';
GraphAware \ neo4j \ Client \ ClientBuilder를 사용하십시오.

// neo4j 데이터베이스에 연결 $ client = clientBuilder :: create ()
    -> addConnection ( 'bolt', 'bolt : // localhost : 7687')
    -> build ();

// 문자 노드 작성 $ client-> run ( "create (n : person {
    ID : 1,
    이름 : 'John Smith',
    생일 수 : 1990
}) ");

// 회사 생성 회사 노드 $ client-> run ( "create (n : 회사 {
    ID : 2,
    이름 : 'ABC Company',
    산업 : '그것'
}) ");

// 취임 관계 생성 $ client-> run ( "match (person : person {id : 1}), (회사 : 회사 {id : 2})
    create (person)-[: works_at]-> (회사) ");

Echo "지식 그래프 노드와 관계가 성공적으로 만들어졌습니다!";

위의 코드는 NEO4J의 PHP 클라이언트를 통해 로컬 NEO4J 데이터베이스에 연결하는 방법을 보여주고 "John Smith"문자 노드를 만들고 취임식 관계를 통해 둘을 연결하는 방법을 보여줍니다.

자동 질문 및 답변 시스템을 구현하십시오

다음으로 자연어 처리 및 기계 학습 기술을 결합하여 자동화 된 질문 및 답변 시스템을 구현하는 방법을 살펴 보겠습니다. 이 시스템은 사용자가 입력 한 자연어 문제를 이해하고 지식 그래프의 정보를 통해 관련 답변을 제공 할 수 있습니다. PHP에서는 중국어 단어 세분화에 Jieba-PHP를 사용할 수 있으며 Tensorflow 라이브러리를 통해 기계 학습 모델을위한 기차와 기차 이유가 있습니다.

다음은 Jieba-PHP 및 Tensorflow 라이브러리를 사용하여 사용자 질문을 처리하고 답변을 일치시키는 방법을 보여주는 간단한 예입니다.

require_once '공급 업체/autoload.php';
fukuball \ jieba \ jieba를 사용하십시오.
fukuball \ jieba \ finalseg;
텐서 플로우 \ 텐서를 사용하십시오.
Tensorflow \ 세션을 사용하십시오.
Tensorflow \ Graph를 사용하십시오.

// jieba-php 초기화
jieba :: init ();
FinalSeg :: init ();

// 중국어 분사 $ words = jieba :: cut ( '어떻게 지내세요?');

// 텐서로 변환합니다
$ input = 새 텐서 ($ Word);

// 저장된 모델을로드 $ session = new Session ();
$ Graph = 새 그래프 ();
$ session-> import ($ Graph, file_get_contents ( 'model.pb'));

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

에코 "답변 :". $ result [ '출력'];

이 코드는 먼저 jieba-php를 사용하여 사용자 입력 질문에서 중국어 단어 세분화를 수행 한 다음 단어 세분화 결과를 텐서로 변환 한 다음 훈련 된 텐서 플로우 모델을로드하고 추론을 실행하고 마지막으로 답을 출력합니다.

요약

위의 예를 통해 PHP 및 기계 학습 기술을 사용하여 지식 그래프와 자동화 된 질문 및 답변 시스템을 신속하게 구축하는 방법을 알 수 있습니다. NEO4J 데이터베이스의 강력한 기능과 TensorFlow 및 Jieba-PHP와 같은 기계 학습 라이브러리의 유연성을 통해 개발 효율성을 향상시키기 위해 더 스마트 한 자동화 시스템을 구축 할 수 있습니다.

요컨대, PHP와 기계 학습의 조합은 개발자에게 지식 그래프를보다 효율적으로 관리하고 지능형 자동 질문 및 답변 기능을 구현할 수 있도록 강력한 도구를 제공합니다. 이 기사 가이 분야에서의 연구와 실습에서 귀중한 영감을 얻는 데 도움이되기를 바랍니다.