PHPを使用したセンチメント分析の構築アルゴリズム：機械学習を始めるためのガイド

導入

機械学習は、今日の最もホットなテクノロジーの1つであり、さまざまな分野で大きな影響を与える可能性があります。センチメント分析は、テキスト処理の分野における機械学習の重要なアプリケーションであり、テキストの感情的な傾向を自動的に分析するのに役立ちます。この記事では、PHPおよび機械学習アルゴリズムを使用して簡単な感情分析アルゴリズムを構築する方法を紹介し、コードの例で説明します。

1。感情分析とは何ですか？

意見採掘とも呼ばれる感情分析は、テキスト分析を通じて特定のトピックに対する人々の感情的な傾向を決定する方法です。感情分析は、感情分類と感情極性分析の2つの主要なカテゴリに分類できます。感情分類は、テキストデータをポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルな感情に分割し、感情極性分析は感情的傾向の強度をより慎重に評価します。

2。感情分析アルゴリズムを構築する手順

1. データセットの準備：センチメント分析アルゴリズムの最初のステップは、ラベル付きの感情的傾向を持つデータセットを準備することです。このデータセットには、一連のテキストと対応する感情タグ（ポジティブ、ネガティブ、またはニュートラル）を含める必要があります。パブリックデータセットからデータを収集するか、独自のデータセットを使用できます。
2. データの前処理：データ前処理フェーズでは、テキストをクリーニングおよび前処理して、機械学習アルゴリズムに適したものにする必要があります。これには、句読点の削除、単語と数字の停止、茎の抽出と単語の袋の表現の実行などが含まれます。
3. 特徴抽出：機能抽出は、テキストを機械学習アルゴリズムで処理できる数値機能に変換するプロセスです。一般的な特徴抽出方法には、単語の袋モデルとTF-IDFが含まれます。
4. 分類モデルの構築： PHPでは、PHP-MLやPHP-AI/PHP-MLなどの機械学習ライブラリを使用して分類モデルを構築できます。これらのライブラリは、ナイーブベイズ分類器、サポートベクターマシンなど、さまざまな機械学習アルゴリズムを提供します。
5. トレーニングと評価モデル：準備されたデータセットを使用して、データをトレーニングセットとテストセットに分割できます。次に、モデルはトレーニングセットを使用してトレーニングされ、テストセットがモデルのパフォーマンスを評価するために使用されます。評価インジケーターには、精度、精度、リコール、F1スコアが含まれます。
6. センチメント分析の予測を実行する：モデルトレーニングが完了し、評価結果が満足のいくものになったら、モデルを使用して感情分析の予測を行うことができます。モデルに新しいテキストを入力することにより、対応する感情的傾向の結果を得ることができます。

3。PHPコードの例

ナイーブベイズ分類器モデルの構築とトレーニングのための簡単なPHPコードの例と、それを使用してセンチメント分析予測に使用します。

<?php
// 機械学習ライブラリの紹介
require 'vendor/autoload.php';

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

// データセットのロード
$dataset = new CsvDataset('data.csv', 1);

// データの前処理と機能抽出を実行します
$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new WhitespaceTokenizer());
$vectorizer-> fit（$ dataset-> getSamples（））;
$ vectorizer-> transform（$ dataset-> getSamples（））;

//データセットをトレーニングセットに分割し、テストセット$ splitRatio = 0.8;
$ dataset-> split（$ splitratio）;

//ナイーブベイズ分類器モデル$ classifier = new NaiveBayes（）を作成します。

//トレーニングモデル$ classifier-> train（$ dataset-> getSamples（）、$ dataset-> getTargets（））;

//感情な傾向を予測する$ text = "この製品はとてもに便利です！";
$ sample = $ vectorizer-> transform（[$ text]）;
$ result = $ classifier-> predict（$ sample）;

エコー「テキスト：」。 $テキスト。 「<br> ";
エコー「感情な傾向：」。 $ result [0]。 「<br> ";
？>

上記のコード例は、PHP-MLライブラリを使用して素朴なベイズ分類器モデルをトレーニングし、それを使用して指定されたテキストでセンチメント分析予測を実行する方法を示しています。

結論

PHPおよび機械学習アルゴリズムを使用することにより、単純な感情分析アルゴリズムを構築して、テキストの感情的傾向を自動的に分析できます。センチメント分析は、音声分析、ソーシャルメディア監視などの分野で広く使用されており、ユーザーの感情やフィードバックをよりよく理解するのに役立ちます。この記事が、センチメント分析アルゴリズムを理解して適用するのに役立つことを願っています。