PHP und maschinelles Lernen: So führen Sie einen Wissensgraphen und eine automatische Beantwortung von Fragen durch

PHP und maschinelles Lernen: Wie man Wissensgraphen und automatische Fragen und Antworten durchführt

Mit der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz wurde maschinelles Lernen in verschiedenen Bereichen weit verbreitet eingesetzt. Darunter sind Wissensgraphen und automatische Frage- und Antwortsysteme eine der heißesten Forschungsrichtungen im Bereich der künstlichen Intelligenz. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe von PHP und maschinellem Lernen ein einfaches Wissensdiagramm und ein automatisches Frage- und Antwortsystem erstellen und relevante Codebeispiele bereitstellen.

Zunächst müssen wir das Konzept des Wissensgraphen verstehen. Knowledge Graph ist eine strukturierte Methode zur Wissensdarstellung, die verschiedene Wissenspunkte organisiert und verbindet, um ein organisches Wissensnetzwerk zu bilden. In einem Wissensgraphen verfügt jeder Wissenspunkt über eine eindeutige Kennung sowie über Attribute und Beziehungen zu anderen Wissenspunkten. Mithilfe von Wissensgraphen können verschiedene Arten von Wissen dargestellt und abgefragt werden, beispielsweise Entitätsbeziehungen, Ereignisbeziehungen usw.

In PHP können wir Graphdatenbanken verwenden, um Wissensgraphen zu speichern und abzufragen. Es wird empfohlen, neo4j als Diagrammdatenbank zu verwenden. Es handelt sich um eine effiziente und skalierbare Diagrammdatenbank, die eine vollständige PHP-Clientbibliothek bereitstellt. Das Folgende ist ein einfaches PHP-Codebeispiel, das zeigt, wie man mit neo4j Knoten und Beziehungen in einem Wissensgraphen erstellt:

require_once 'vendor/autoload.php';

use GraphAwareNeo4jClientClientBuilder;

// 连接到neo4j数据库
$client = ClientBuilder::create()
    ->addConnection('bolt', 'bolt://localhost:7687')
    ->build();

// 创建一个人物节点
$client->run("
    CREATE (n:Person {
        id: 1,
        name: 'John Smith',
        birthYear: 1990
    })
");

// 创建一个公司节点
$client->run("
    CREATE (n:Company {
        id: 2,
        name: 'ABC Company',
        industry: 'IT'
    })
");

// 创建一个就职关系
$client->run("
    MATCH (person:Person {id: 1}), (company:Company {id: 2})
    CREATE (person)-[:WORKS_AT]->(company)
");

echo "知识图谱节点和关系创建成功！";

Der obige Code stellt über die PHP-Clientbibliothek von neo4j eine Verbindung zur lokalen neo4j-Datenbank her. Anschließend werden ein Charakterknoten mit dem Namen „John Smith“ und ein Firmenknoten mit dem Namen „ABC Company“ sowie das Beschäftigungsverhältnis zwischen beiden erstellt. Durch Ausführen des obigen Codes können wir sehen, dass die entsprechenden Knoten und Beziehungen erfolgreich in der neo4j-Datenbank erstellt wurden.

Als nächstes werden wir untersuchen, wie man ein automatisches Frage- und Antwortsystem mithilfe natürlicher Sprachverarbeitung und maschineller Lerntechnologie implementieren kann. Das automatische Frage- und Antwortsystem kann von Benutzern gestellte Fragen beantworten und basierend auf den Informationen im Wissensgraphen entsprechende Antworten liefern. In PHP können wir Bibliotheken zur Verarbeitung natürlicher Sprache wie jieba-php für die Segmentierung chinesischer Wörter und Bibliotheken für maschinelles Lernen wie tensorflow-php für die Klassifizierung von Fragen und den Antwortabgleich verwenden.

Das Folgende ist ein einfaches PHP-Codebeispiel, das zeigt, wie man mit jieba-php und tensorflow-php ein automatisches Frage- und Antwortsystem implementiert:

require_once 'vendor/autoload.php';

use FukuballJiebaJieba;
use FukuballJiebaFinalseg;
use TensorFlowTensor;

// 初始化jieba-php
Jieba::init();
Finalseg::init();

// 中文分词
$words = Jieba::cut('你好吗？');

// 转换为tensor
$input = new Tensor($words);

// 加载保存的模型
$session = new TensorFlowSession;
$graph = new TensorFlowGraph;
$session->import($graph, file_get_contents('model.pb'));

// 运行模型
$result = $session->run([ 'input' => $input ], [ 'output' ]);

echo "答案: " . $result['output'];

Der obige Code initialisiert zunächst jieba-php und führt eine chinesische Wortsegmentierung für die Eingabe durch Fragen. Laden Sie dann das gespeicherte Modell für maschinelles Lernen und führen Sie das Modell aus, um die Antwort auf die Frage zu erhalten. Durch Ausführen des obigen Codes können wir die entsprechende Antwortausgabe auf der Konsole sehen.

Durch die oben genannten Codebeispiele können wir PHP und maschinelle Lerntechnologie verwenden, um ein einfaches Wissensdiagramm und ein automatisches Frage- und Antwortsystem zu erstellen. Durch ein solches System können wir der Maschine bequemer Fragen stellen und genaue Antworten von der Maschine erhalten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass PHP und maschinelles Lernen leistungsstarke Werkzeuge zum Erstellen von Wissensgraphen und automatischen Frage- und Antwortsystemen sind. Durch den richtigen Einsatz von PHP und entsprechenden Bibliotheken für maschinelles Lernen können wir Wissensgraphen effizienter erstellen und verwalten und intelligente automatische Fragen und Antworten erzielen. Ich hoffe, dass dieser Artikel den Lesern bei ihrer Forschung und Praxis auf diesem Gebiet etwas Hilfe und Anleitung bieten kann.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPHP und maschinelles Lernen: So führen Sie einen Wissensgraphen und eine automatische Beantwortung von Fragen durch. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!