Wie nutzt man PHP für maschinelles Lernen und das Verstehen natürlicher Sprache?

Mit der Entwicklung künstlicher Intelligenz und maschineller Lerntechnologie konzentrieren sich immer mehr Entwickler auf die Verarbeitung natürlicher Sprache und intelligente Datenanalyse. Auch der Einsatz von PHP für maschinelles Lernen und das Verstehen natürlicher Sprache ist zu einem heißen Thema geworden. PHP ist eine funktionsreiche Programmiersprache mit einer großen Anzahl ausgereifter Bibliotheken und Tools, mit denen sich Aufgaben des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache problemlos implementieren lassen. Wenn Sie auch wissen möchten, wie Sie diese Aufgaben in PHP umsetzen, dann lesen Sie Folgendes.

1. PHP-Erweiterungen installieren

Bevor Sie PHP für maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache verwenden, müssen Sie einige notwendige PHP-Erweiterungen installieren. Mit PHP-Erweiterungen erhalten Sie Zugriff auf häufig verwendete Tools für maschinelles Lernen und Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache in PHP.

Im Folgenden sind einige der am häufigsten verwendeten PHP-Erweiterungen aufgeführt:

• PHP-ML: ist eine einfache und leistungsstarke PHP-Bibliothek für maschinelles Lernen, die eine Vielzahl häufig verwendeter Algorithmen und Vorverarbeitungstools für maschinelles Lernen bereitstellt.
• Stanford CoreNLP: Bietet Funktionen zum Verstehen natürlicher Sprache.
• PHP-TensorFlow: Bietet eine Schnittstelle zur Verwendung von Google TensorFlow für Deep-Learning-Aufgaben.

Sie können diese Erweiterungen einfach über einen Paketmanager wie Composer oder PECL installieren.

2. Datenvorbereitung und -bereinigung

Bevor Sie maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache durchführen, müssen Sie die Daten vorbereiten und bereinigen. Eine ordnungsgemäße Datenaufbereitung und -bereinigung kann die Genauigkeit und Effizienz von Algorithmen verbessern.

Im Folgenden sind einige Praktiken zur Datenaufbereitung und -bereinigung aufgeführt:

• Datenstandardisierung: Bei numerischen Daten kann die Standardisierung die Genauigkeit von Algorithmen für maschinelles Lernen verbessern. Durch die Standardisierung werden numerische Daten in ihre Z-Scores umgewandelt, indem jeder Wert von seinem Mittelwert subtrahiert und dann durch seine Standardabweichung dividiert wird.
• Umgang mit fehlenden Werten: Sie müssen den Datensatz analysieren und die Quelle der fehlenden Werte ermitteln. Zu den häufig verwendeten Methoden zum Umgang mit fehlenden Werten gehören die Mittelwertimputation, die Medianwertimputation und die Nächste-Nachbarn-Imputation.
• Datenkonvertierung: Einige Algorithmen für maschinelles Lernen (z. B. Clustering-Algorithmen) müssen Daten in ein Maß für die euklidische Distanz umwandeln. Darüber hinaus müssen Sie Indikatortransformationen durchführen, um kategoriale Daten in numerische Kodierungen umzuwandeln.

3. Algorithmen für maschinelles Lernen

Bevor Sie Aufgaben für maschinelles Lernen ausführen, müssen Sie sich mit den verschiedenen Algorithmen für maschinelles Lernen und deren Verwendung vertraut machen. Im Folgenden finden Sie eine Einführung in einige Algorithmen für maschinelles Lernen:

• Überwachtes Lernen: Überwachtes Lernen ist eine Lernmethode, die auf vorhandenen Daten basiert und neue Daten klassifizieren oder vorhersagen kann. Zu den häufig verwendeten Algorithmen für überwachtes Lernen gehören lineare Regression, logistische Regression, Support Vector Machine (SVM) und Entscheidungsbäume.
• Unüberwachtes Lernen: Unüberwachtes Lernen ist eine Lernmethode, die Aufgaben wie das Clustering von Daten ohne menschliches Eingreifen ausführen kann. Zu den häufig verwendeten unbeaufsichtigten Lernalgorithmen gehören der K-Means-Algorithmus, DBSCAN und hierarchisches Clustering.
• Deep Learning: Deep Learning ist eine maschinelle Lernmethode, die durch mehrschichtige neuronale Netze implementiert wird. Zu den häufig verwendeten Deep-Learning-Algorithmen gehören Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN) und Long Short-Term Memory Network (LSTM).

Bevor Sie den Algorithmus implementieren, müssen Sie die Genauigkeit des Modells bewerten. Eine Möglichkeit zur Beurteilung der Genauigkeit ist die Verwendung einer Kreuzvalidierung.

4. Verarbeitung natürlicher Sprache

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist eine Technologie, die das Verstehen und Verarbeiten menschlicher Sprache beinhaltet. Hier sind einige NLP-Aufgaben:

• Wortsegmentierung: Text in Wörter oder Phrasen aufteilen.
• Part-of-Speech-Tagging: Bestimmen Sie den Part-of-Speech von Textwörtern.
• Erkennung benannter Entitäten (NER): Erkennen Sie benannte Entitäten im Text, z. B. Personennamen, Ortsnamen, Organisationsnamen usw.
• Stimmungsanalyse: Stellen Sie fest, ob ein Text emotional aufgeladen ist.

Stanford CoreNLP ist eines der am häufigsten verwendeten Tools für NLP, das Aufgaben wie Wortsegmentierung, syntaktische Analyse, Entitätserkennung und Stimmungsanalyse ausführen kann. Sie können es mit der Erweiterung PHP-Stanford-CoreNLP in Ihre PHP-Anwendung integrieren.

5. Praktischer Fall

Das Folgende ist ein grundlegender Code für maschinelles Lernen, der auf der PHP-ML-Bibliothek basiert und einen SVM-Klassifikator (Support Vector Machine) verwendet, um den Irisblütendatensatz zu klassifizieren:

<?php
require_once 'vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationSVC;
use PhpmlDatasetDemoIrisDataset;
use PhpmlMetricAccuracy;
use PhpmlSplitRandomSplit;

$dataset = new IrisDataset();
$randomSplit = new RandomSplit($dataset, 0.3);

$classifier = new SVC();
$classifier->train($randomSplit->getTrainSamples(), $randomSplit->getTrainLabels());

$predicted = $classifier->predict($randomSplit->getTestSamples());
$accuracy = Accuracy::score($randomSplit->getTestLabels(), $predicted);

echo "Accuracy: $accuracy
";

Dieser Code konvertiert den Datensatz nach dem Zufallsprinzip unterteilt in Trainingssatz und Testsatz. Anschließend wird SVC verwendet, um einen SVM-Klassifikator zu trainieren, und dann werden Vorhersagen für den Testsatz getroffen. Abschließend wird die Vorhersagegenauigkeit mit der Methode Accuracy::score gemessen.

Fazit

In diesem Artikel haben wir vorgestellt, wie man PHP für maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet. Wir haben einige grundlegende Konzepte der Datenaufbereitung und -bereinigung, Algorithmen für maschinelles Lernen und der Verarbeitung natürlicher Sprache besprochen. Wir stellen auch ein Beispiel für maschinelles Lernen unter Verwendung der PHP-ML-Bibliothek bereit. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen helfen, schnell mit dem maschinellen Lernen von PHP und der Verarbeitung natürlicher Sprache zu beginnen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie nutzt man PHP für maschinelles Lernen und das Verstehen natürlicher Sprache?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!