Algorithmes d'analyse des sentiments du bâtiment utilisant PHP: un guide pour démarrer avec l'apprentissage automatique

Introduction

L'apprentissage automatique est l'une des technologies les plus en vogue aujourd'hui et peut avoir un impact significatif dans divers domaines. L'analyse des sentiments est une application importante de l'apprentissage automatique dans le domaine du traitement du texte, qui peut nous aider à analyser automatiquement les tendances émotionnelles dans le texte. Cet article présentera comment construire un algorithme d'analyse de sentiment simple à l'aide de PHP et d'algorithmes d'apprentissage automatique, et de l'illustrer avec des exemples de code.

1. Qu'est-ce que l'analyse des émotions?

L'analyse des sentiments, également connue sous le nom d'extraction d'opinion, est un moyen de déterminer les tendances émotionnelles des gens vers un sujet particulier grâce à l'analyse de texte. L'analyse émotionnelle peut être divisée en deux catégories principales: la classification des émotions et l'analyse de la polarité des émotions. La classification émotionnelle divise les données texte en émotions positives, négatives ou neutres, tandis que l'analyse de polarité des émotions évalue plus attentivement l'intensité des tendances émotionnelles.

2. Étapes pour construire un algorithme d'analyse des émotions

1. Préparer l'ensemble de données: La première étape de l'algorithme d'analyse des sentiments consiste à préparer un ensemble de données avec des tendances émotionnelles étiquetées. Cet ensemble de données doit contenir une série de texte et d'étiquettes émotionnelles correspondantes (positive, négative ou neutre). Vous pouvez collecter des données à partir d'un ensemble de données public ou utiliser votre propre ensemble de données.
2. Prétraitement des données: Dans la phase de prétraitement des données, nous devons nettoyer et prétraiter le texte pour le rendre adapté aux algorithmes d'apprentissage automatique. Cela comprend la suppression des marques de ponctuation, des mots d'arrêt et des nombres, effectuant une extraction de tige et une représentation du sac de mots, etc.
3. Extraction des fonctionnalités: l' extraction des fonctionnalités est le processus de conversion du texte en caractéristiques numériques qui peuvent être traitées par des algorithmes d'apprentissage automatique. Les méthodes d'extraction des caractéristiques communes incluent le modèle de sac de mots et TF-IDF.
4. Construire un modèle de classification: Dans PHP, nous pouvons utiliser des bibliothèques d'apprentissage automatique telles que PHP-ML ou PHP-AI / PHP-ML pour créer un modèle de classification. Ces bibliothèques fournissent divers algorithmes d'apprentissage automatique, tels que les classificateurs naïfs de Bayes, les machines à vecteurs de support, etc.
5. Modèle de formation et d'évaluation: En utilisant des ensembles de données préparés, nous pouvons diviser les données en ensembles de formation et ensembles de tests. Ensuite, le modèle est formé à l'aide de l'ensemble de formation et l'ensemble de tests est utilisé pour évaluer les performances du modèle. Les indicateurs d'évaluation comprennent la précision, la précision, le rappel et le score F1.
6. Effectuer une prévision de l'analyse des sentiments: une fois la formation du modèle terminée et les résultats de l'évaluation sont satisfaisants, nous pouvons utiliser le modèle pour faire des prévisions d'analyse des sentiments. En entrant un nouveau texte dans le modèle, nous pouvons obtenir des résultats de tendance émotionnelle correspondants.

3. Exemples de code PHP

Voici un exemple simple de code PHP pour construire et former un modèle de classificateur Bayes naïf et l'utiliser pour les prévisions d'analyse des sentiments:

<?php
// Présentation de la bibliothèque d&#39;apprentissage automatique
require 'vendor/autoload.php';

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

// Chargement de l&#39;ensemble de données
$dataset = new CsvDataset('data.csv', 1);

// Effectuer le prétraitement des données et l&#39;extraction des fonctionnalités
$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new WhitespaceTokenizer());
$vectorizer-> fit ($ dataSet-> getSample ());
$ vectrizer-> transform ($ dataSet-> getSample ());

// Divisez l&#39;ensemble de données en ensemble de formation et ensemble de test $ SplitRatio = 0,8;
$ dataSet-> Split ($ SplitRatio);

// Construisez le modèle de classificateur Bayes Naive $ classificateur = new NaiveBayes ();

// Modèle de formation $ classificateur-> train ($ dataSet-> getSample (), $ dataSet-> getTargets ());

// prédire la tendance émotionnelle $ text = "Ce produit est très utile!";
$ Sample = $ vectrizer-> transform ([$ text]);
$ result = $ Classifier-> prédire ($ échantillon);

Echo "Texte:". $ text. "<br> "
écho "tendance émotionnelle:". $ résultat [0]. "<br> "
?>

L'exemple de code ci-dessus montre comment utiliser la bibliothèque PHP-ML pour former un modèle de classificateur Bayes naïf et l'utiliser pour effectuer des prédictions d'analyse des sentiments sur le texte spécifié.

Conclusion

En utilisant PHP et les algorithmes d'apprentissage automatique, nous pouvons créer un algorithme d'analyse de sentiment simple pour analyser automatiquement les tendances émotionnelles dans les textes. L'analyse des sentiments a été largement utilisée dans les domaines de l'analyse vocale, de la surveillance des médias sociaux, etc., nous aidant à mieux comprendre les émotions et les commentaires des utilisateurs. J'espère que cet article pourra vous être utile pour comprendre et appliquer des algorithmes d'analyse des sentiments.