Wie führt man halbüberwachtes Lernen und Annotation in PHP durch?

Im Bereich des maschinellen Lernens ist überwachtes Lernen eine gängige Modelltrainingsmethode, für das Training sind jedoch große Mengen an gekennzeichneten Daten erforderlich. Für einige Szenarien, in denen es schwierig ist, eine große Menge an kommentierten Daten zu erhalten, wie z. B. Spam-Filterung, Analyse sozialer Netzwerke usw., ist halbüberwachtes Lernen jedoch eine wirksame Lösung geworden. Als beliebte Webentwicklungssprache verfügt PHP auch über viele praktische Tools und Techniken für die Anwendung von halbüberwachtem Lernen und Annotation.

1. Halbüberwachtes Lernen

Halbüberwachtes Lernen ist eine Lernmethode zwischen unüberwachtem Lernen und überwachtem Lernen. Es verwendet eine kleine Menge beschrifteter Daten und eine große Menge Unbeschriftete Daten zum Erstellen des Modells. Die Hauptidee des halbüberwachten Lernens besteht darin, dass im Trainingssatz nur eine kleine Datenmenge gekennzeichnet und durch unbeschriftete Daten ergänzt wird, um den Arbeitsaufwand für die Kennzeichnung von Daten zu verringern. Diese Methode kann die Größe des Trainingssatzes erheblich erhöhen und dadurch den Effekt des Modelltrainings verbessern.

Das Kernproblem des halbüberwachten Lernens besteht darin, wie man unbeschriftete Daten nutzen kann, um Trainingsergebnisse zu verbessern. Zu den häufig verwendeten halbüberwachten Lernmethoden gehören Selbstlernen, kollaboratives Lernen, halbüberwachtes Graphenlernen usw. Die meisten dieser Methoden basieren auf statistischen Theorien und Annahmen, die das Problem unzureichender Datenmenge bis zu einem gewissen Grad lösen und die Genauigkeit von Modellen für maschinelles Lernen verbessern können.

Die Methode zur Implementierung von halbüberwachtem Lernen in PHP ähnelt der anderer Programmiersprachen. Sie erfordert hauptsächlich die Verwendung von Algorithmenbibliotheken im Zusammenhang mit Mathematik, Statistik und maschinellem Lernen. Zu den häufig verwendeten PHP-Bibliotheken für maschinelles Lernen gehören:

1. PHP-ML: Es handelt sich um eine objektorientierte PHP-Bibliothek für maschinelles Lernen, die viele gängige Algorithmen für maschinelles Lernen bereitstellt. Es unterstützt mehrere Modelltrainingsmethoden wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, halbüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen.
2. MathPHP: Es handelt sich um eine PHP-Mathematikbibliothek, die eine große Anzahl mathematischer Berechnungs- und Visualisierungsfunktionen bereitstellt. Es kann zur Behandlung linearer Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeitstheorie und anderer Probleme verwendet werden. Es ist eine sehr praktische Werkzeugbibliothek.
3. GraphAware PHP-ML Neo4j: ist eine PHP-Bibliothek für maschinelles Lernen, die Lösungen für die Kombination von maschinellem Lernen mit Graphdatenbanken bietet. Basierend auf der Neo4j-Graphendatenbank können komplexe maschinelle Lernprobleme einschließlich halbüberwachtem Graphenlernen implementiert werden.

2. Halbüberwachte Kennzeichnung

Im Prozess des halbüberwachten Lernens ist auch die Kennzeichnung von Daten ein zentrales Thema. Beschriftete Daten können als Trainingssatz für überwachtes Lernen verwendet werden, während unbeschriftete Daten als Datenbeispiele für halbüberwachtes Lernen verwendet werden können. Eine halbüberwachte Annotation kann auf zwei Arten erreicht werden: manuelle Annotation und halbautomatische Annotation.

1. Manuelle Beschriftung: Bei der manuellen Beschriftung werden unbeschriftete Daten manuell beschriftet. Dies ist eine der gebräuchlichsten Beschriftungsmethoden. Manuelle Anmerkungen können von einer oder mehreren Personen oder von Experten vorgenommen werden. Aufgrund des hohen Arbeitsaufwands der manuellen Annotation, der viel Personal und Zeit erfordert, ist sie jedoch nicht für groß angelegte Anwendungen geeignet.
2. Halbautomatische Annotation: Die halbautomatische Annotation ist eine Methode zwischen manueller Annotation und automatischer Annotation. Der automatische Etikettierungsprozess wird mithilfe von Computertechnologie realisiert und erfordert eine manuelle Überprüfung und Korrektur der Ergebnisse. Die halbautomatische Annotation erfordert die Kennzeichnung unbeschrifteter Daten nach bestimmten Regeln, z. B. Schlüsselwortübereinstimmung, Textclusterung, Textklassifizierung usw. Durch die halbautomatische Annotation kann nicht nur der Arbeitsaufwand manueller Arbeit erheblich reduziert, sondern auch die Genauigkeit der annotierten Daten verbessert werden.

In PHP erfordert das Erreichen einer halbautomatischen Annotation den Einsatz von Technologien und Tools für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Komponentenbasierte Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache kann den halbautomatischen Annotationsprozess effektiv implementieren. Zu den PHP-Bibliotheken für die Verarbeitung natürlicher Sprache gehören:

1. PHP NLP Tools: eine PHP-basierte Bibliothek mit Tools für die Verarbeitung natürlicher Sprache, die Funktionen wie Wortsegmentierung, Wortartkennzeichnung und Erkennung benannter Entitäten bereitstellt und Textklassifizierung.
2. PHPStanfordNLP: Eine auf StanfordCoreNLP basierende Bibliothek zur Verarbeitung natürlicher Sprache, mit der Text analysiert und nützliche Informationen extrahiert werden können. Es unterstützt Wortsegmentierung, Teil-of-Speech-Tagging, syntaktische Analyse, Stimmungsanalyse und andere Funktionen.
3. Zend_Search_Lucene: Eine PHP-Implementierung der Lucene-Suchmaschine, die zur Textklassifizierung und zum Informationsabruf verwendet werden kann.

3. Zusammenfassung

Halbüberwachtes Lernen und Annotation sind eine der am weitesten verbreiteten Technologien im Bereich des maschinellen Lernens und werden auch häufig verwendet PHP-Anwendungsentwicklung. PHP bietet viele praktische Bibliotheken für maschinelles Lernen und Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache, mit denen der Prozess des halbüberwachten Lernens und der Kennzeichnung problemlos realisiert werden kann. Durch halbüberwachtes Lernen und Annotation kann nicht nur die Genauigkeit des maschinellen Lernmodells erheblich verbessert werden, sondern auch das Problem unzureichender Datenmenge gemildert werden, was mehr Möglichkeiten für die PHP-Anwendungsentwicklung bietet.

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