PHP und maschinelles Lernen: So führen Sie eine Stimmungsanalyse und Bewertungsmodellierung durch

PHP und maschinelles Lernen: So führen Sie Stimmungsanalysen und Kommentarmodellierung durch

Einführung:
Mit der Popularität sozialer Medien und der Zunahme von Internetkommentaren wird auch die Nachfrage nach Textstimmungsanalysen und Kommentarmodellierung immer größer. Maschinelles Lernen ist eine effektive Methode, die uns dabei helfen kann, die Stimmungsanalyse und Bewertungsmodellierung zu automatisieren. In diesem Artikel besprechen wir, wie Sie PHP und maschinelles Lernen verwenden, um diese Aufgaben zu lösen, und stellen einige Codebeispiele bereit.

1. Sentiment-Analyse

Sentiment-Analyse bezieht sich auf die Beurteilung des emotionalen Zustands des Textes, z. B. positiv, negativ oder neutral, durch Analyse der emotionalen Tendenzen im Text. In PHP können wir eine Open-Source-Bibliothek zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwenden, um eine Stimmungsanalyse zu implementieren, wie z. B. TextBlob.

Zuerst müssen wir die TextBlob-Bibliothek im PHP-Projekt installieren. Wir können es mit Composer installieren, indem wir den folgenden Befehl verwenden:

composer require php-ai/php-ml

Dann können wir den folgenden Code verwenden, um eine Stimmungsanalyse durchzuführen:

use PhpmlTokenizationWhitespaceTokenizer;
use PhpmlFeatureExtractionTfIdfTransformer;
use PhpmlFeatureExtractionTokenCountVectorizer;
use PhpmlClassificationSVC;
use PhpmlSupportVectorMachineKernel;

$text = "这部电影真是太棒了！演员表现出色，剧情扣人心悬，非常推荐！";

$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new WhitespaceTokenizer());
$tfIdfTransformer = new TfIdfTransformer();

$vectorizer->fit([$text]);
$vectorizer->transform([$text]);

$classifier = new SVC(Kernel::RBF, $cost = 1000);
$classifier->train($samples = [$text], $labels = ['positive']);

$result = $classifier->predict($vectorizer->transform([$text]));

echo $result; // 输出：positive

Im obigen Codebeispiel haben wir zuerst die erforderlichen Klassen und Schnittstellen importiert und dann einen String definiert wörtlich. Als nächstes initialisieren wir einen Feature-Extraktor und fügen den Text darin ein. Anschließend verwenden wir einen Support-Vector-Machine-Klassifikator, um das Modell zu trainieren, wobei wir Text und Beschriftungen als Eingabe verwenden. Schließlich verwenden wir das trainierte Modell, um die emotionale Tendenz des Textes vorherzusagen.

2. Kommentarmodellierung

Bei der Kommentarmodellierung geht es um die Vorhersage der Bewertungskategorie, z. B. Produktqualität oder Servicezufriedenheit, durch Analyse des Inhalts und der Stimmung von Benutzerbewertungen. In PHP können wir die Bibliothek für maschinelles Lernen php-ai/php-ml verwenden, um die Kommentarmodellierung zu implementieren.

Zuerst müssen wir die php-ai/php-ml-Bibliothek installieren. Wir können Composer verwenden, um es mit dem folgenden Befehl zu installieren:

composer require php-ai/php-ml

Dann können wir den folgenden Code verwenden, um die Kommentarmodellierung zu implementieren:

use PhpmlTokenizationWhitespaceTokenizer;
use PhpmlFeatureExtractionTfIdfTransformer;
use PhpmlFeatureExtractionTokenCountVectorizer;
use PhpmlClassificationNaiveBayes;

$comments = [
    '这家餐厅的食物非常好吃，服务也很好！',
    '这个产品真的很好，质量非常出色！',
    '这本书真是一本好书，非常推荐阅读！',
    '这个电影太糟糕了，不值得一看！'
];

$labels = ['positive', 'positive', 'positive', 'negative'];

$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new WhitespaceTokenizer());
$tfIdfTransformer = new TfIdfTransformer();

$vectorizer->fit($comments);
$vectorizer->transform($comments);

$classifier = new NaiveBayes();
$classifier->train($vectorizer->transform($comments), $labels);

$newComment = '这个产品质量太差，根本不能用！';

$result = $classifier->predict($vectorizer->transform([$newComment]));

echo $result; // 输出：negative

Im obigen Codebeispiel importieren wir zuerst die erforderlichen Klassen und Schnittstellen und definieren sie dann a Gruppenkommentare und entsprechende Tags. Als nächstes haben wir den Feature-Extraktor initialisiert und die Bewertungen darin eingefügt. Anschließend verwenden wir einen Naive-Bayes-Klassifikator, um das Modell zu trainieren, wobei wir Bewertungen und Tags als Eingabe verwenden. Schließlich verwenden wir das trainierte Modell, um die Kategorie neuer Bewertungen vorherzusagen.

Fazit:
In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie PHP und maschinelles Lernen für die Stimmungsanalyse und Bewertungsmodellierung verwenden. Wir haben Codebeispiele für die Stimmungsanalyse bzw. Kommentarmodellierung implementiert, indem wir die beiden Bibliotheken für maschinelles Lernen TextBlob und php-ai/php-ml eingeführt haben. Ich hoffe, dass dieser Artikel für Entwickler hilfreich sein wird, die eine Text-Sentiment-Analyse und Review-Modellierung in PHP durchführen möchten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPHP und maschinelles Lernen: So führen Sie eine Stimmungsanalyse und Bewertungsmodellierung durch. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!