Bauen Sie Algorithmen zur Stimmungsanalyse mit PHP: Ein Leitfaden, um mit maschinellem Lernen zu beginnen

Einführung

Das maschinelle Lernen ist heute eine der heißesten Technologien und kann in verschiedenen Bereichen erhebliche Auswirkungen haben. Die Stimmungsanalyse ist eine wichtige Anwendung des maschinellen Lernens im Bereich der Textverarbeitung, mit der wir emotionale Tendenzen im Text automatisch analysieren können. In diesem Artikel wird ein einfacher Algorithmus für die Analyse von Sentiment unter Verwendung von PHP- und maschinellen Lernalgorithmen vorgestellt und veranschaulicht es mit Codebeispielen.

1. Was ist Emotionsanalyse?

Die Stimmungsanalyse, auch als Meinungsabbau bezeichnet, ist eine Möglichkeit, die emotionalen Tendenzen der Menschen durch Textanalyse zu einem bestimmten Thema zu bestimmen. Eine emotionale Analyse kann in zwei Hauptkategorien unterteilt werden: Emotionsklassifizierung und Emotionspolaritätsanalyse. Die emotionale Klassifizierung unterteilt Textdaten in positive, negative oder neutrale Emotionen, während die Emotionspolaritätsanalyse die Intensität emotionaler Tendenzen sorgfältiger bewertet.

2. Schritte zum Aufbau eines Emotionsanalyse -Algorithmus

1. Vorbereitung des Datensatzes: Der erste Schritt im Algorithmus zur Sentimentanalyse besteht darin, einen Datensatz mit gekennzeichneten emotionalen Tendenzen vorzubereiten. Dieser Datensatz muss eine Reihe von Text und entsprechende emotionale Tags (positiv, negativ oder neutral) enthalten. Sie können Daten aus einem öffentlichen Datensatz sammeln oder Ihren eigenen Datensatz verwenden.
2. Datenvorverarbeitung: In der Datenvorverarbeitungsphase müssen wir den Text reinigen und vorverarbeiten, um ihn für Algorithmen für maschinelles Lernen geeignet zu machen. Dies beinhaltet das Entfernen von Interpunktionsmarken, Stoppwörtern und -zahlen, die Durchführung der Stammextraktion und die Darstellung der Wörter usw.
3. Merkmalextraktion: Die Merkmalextraktion ist der Prozess des Konvertierens von Text in numerische Merkmale, die durch maschinelles Lernalgorithmen verarbeitet werden können. Zu den gängigen Merkmalextraktionsmethoden gehören das Modell der Wörter und TF-IDF.
4. Erstellen eines Klassifizierungsmodells: In PHP können wir Bibliotheken für maschinelles Lernen wie PHP-ML oder PHP-AI/PHP-ML verwenden, um ein Klassifizierungsmodell zu erstellen. Diese Bibliotheken bieten verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen, wie naive Bayes -Klassifikatoren, Support Vector -Maschinen usw.
5. Schulungs- und Bewertungsmodell: Verwenden vorbereiteter Datensätze können wir die Daten in Trainingssätze und Testsätze unterteilen. Anschließend wird das Modell mit dem Trainingssatz trainiert und der Testsatz wird verwendet, um die Modellleistung zu bewerten. Bewertungsindikatoren umfassen Genauigkeit, Genauigkeit, Rückruf und F1 -Score.
6. Vorhersage der Stimmungsanalyse durchführen: Sobald das Modelltraining abgeschlossen ist und die Bewertungsergebnisse zufriedenstellend sind, können wir das Modell verwenden, um Vorhersagen für die Stimmungsanalyse zu treffen. Durch Eingeben neuer Text in das Modell können wir entsprechende emotionale Tendenzergebnisse erzielen.

3. Beispiele von PHP -Code

Hier ist ein einfaches Beispiel für PHP -Code, um ein naives Bayes -Klassifikatormodell zu erstellen und zu trainieren und es für Vorhersagen der Stimmungsanalyse zu verwenden:

<?php
// Einführung der Bibliothek für maschinelles Lernen
require 'vendor/autoload.php';

use Phpml\Dataset\CsvDataset;
use Phpml\FeatureExtraction\TokenCountVectorizer;
use Phpml\Tokenization\WhitespaceTokenizer;
use Phpml\Classification\NaiveBayes;

// Laden des Datensatzes
$dataset = new CsvDataset('data.csv', 1);

// Führen Sie Datenvorverarbeitung und Merkmalextraktion durch
$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new WhitespaceTokenizer());
$vectorizer-> fit ($ dataSet-> getSsamples ());
$ vectorizer-> transform ($ dataset-> getSamples ());

// Teilen Sie den Datensatz in den Trainingssatz und den Testsatz $ splitRatio = 0,8;
$ dataset-> split ($ splitRatio);

// Konstruieren Sie das naive Bayes -Klassifikatormodell $ classifizier = new Naivebayes ();

// Trainingsmodell $ Classifier-> Zug ($ dataset-> getSamples (), $ dataset-> GetTargets ());

// emotionale Tendenz vorhersagen $ text = "Dieses Produkt ist sehr nützlich!";
$ sample = $ vectorizer-> Transformation ([$ text]);
$ result = $ klassifizierer-> prognostizieren ($ sample);

Echo "Text:". $ Text. "<br> ";
echo "emotionale Tendenz:". $ result [0]. "<br> ";
?>

Das obige Codebeispiel zeigt, wie die PHP-ML-Bibliothek verwendet wird, um ein naives Bayes-Klassifikatormodell zu trainieren und Vorhersagen für die Analyse von Stimmungen im angegebenen Text durchzuführen.

Abschluss

Durch die Verwendung von PHP- und maschinellen Lernalgorithmen können wir einen einfachen Stimmungsanalysealgorithmus erstellen, um die emotionalen Tendenzen in Texten automatisch zu analysieren. Die Stimmungsanalyse wurde in den Bereichen Sprachanalyse, Social -Media -Überwachung usw. häufig eingesetzt, was uns dazu beiträgt, die Benutzeremotionen und Feedback besser zu verstehen. Ich hoffe, dieser Artikel kann für Sie hilfreich sein, um Algorithmen zur Stimmungsanalyse zu verstehen und anzuwenden.