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머신 러닝은 오늘날 가장 인기있는 기술 중 하나이며 다양한 분야에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 감정 분석은 텍스트 처리 분야에서 기계 학습의 중요한 적용으로 텍스트의 정서적 경향을 자동으로 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기사는 PHP 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 간단한 감정 분석 알고리즘을 구축하는 방법을 소개하고 코드 예제와 함께 설명합니다.
의견 마이닝이라고도하는 감정 분석은 텍스트 분석을 통해 특정 주제에 대한 사람들의 정서적 경향을 결정하는 방법입니다. 정서적 분석은 감정 분류와 감정 극성 분석의 두 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다. 정서적 분류는 텍스트 데이터를 긍정적, 부정적 또는 중립적 감정으로 나누고 감정 극성 분석은 정서적 경향의 강도를보다 신중하게 평가합니다.
다음은 순진한 Bayes 분류기 모델을 구축하고 훈련하고 감정 분석 예측에 사용하기위한 간단한 PHP 코드 예입니다.
<?php
// 머신 러닝 라이브러리 소개
require 'vendor/autoload.php';
use Phpml\Dataset\CsvDataset;
use Phpml\FeatureExtraction\TokenCountVectorizer;
use Phpml\Tokenization\WhitespaceTokenizer;
use Phpml\Classification\NaiveBayes;
// 데이터 세트로드
$dataset = new CsvDataset('data.csv', 1);
// 데이터 전처리 및 기능 추출을 수행하십시오
$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new WhitespaceTokenizer());
$vectorizer-> fit ($ dataSet-> getSamples ());
$ vectorizer-> transform ($ dataSet-> getSamples ());
// 데이터 세트를 교육 세트로 나누고 테스트 세트 $ splitratio = 0.8;
$ dataSet-> split ($ splitratio);
// Naive Bayes Classifier 모델 구성 $ Classifier = New NaiveBayes ();
// 훈련 모델 $ Classifier-> Train ($ dataSet-> getSamples (), $ DataSet-> getTargets ());
// 정서적 경향 예측 $ text = "이 제품은 매우 유용합니다!";
$ 샘플 = $ vectorizer-> transform ([$ text]);
$ result = $ classifier-> predict ($ 샘플);
에코 "텍스트 :". $ 텍스트. "<br> ";
에코 "정서적 경향 :". $ 결과 [0]. "<br> ";
?>
위의 코드 예제는 PHP-ML 라이브러리를 사용하여 순진한 Bayes 분류기 모델을 훈련시키고 지정된 텍스트에서 감정 분석 예측을 수행하는 방법을 보여줍니다.
PHP 및 기계 학습 알고리즘을 사용하면 간단한 감정 분석 알고리즘을 구축하여 텍스트의 정서적 경향을 자동으로 분석 할 수 있습니다. 정서 분석은 음성 분석, 소셜 미디어 모니터링 등 분야에서 널리 사용되어 사용자 감정과 피드백을 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다. 이 기사가 감정 분석 알고리즘을 이해하고 적용하는 데 도움이되기를 바랍니다.
