Apprenez à utiliser PHP et l'API Watson pour le traitement du langage naturel

Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle, le traitement du langage naturel est progressivement devenu un domaine de recherche important. Pour les développeurs PHP, apprendre à utiliser l'API Watson pour le traitement du langage naturel a non seulement une signification théorique importante, mais ajoute également beaucoup de commodité au développement réel.

Cet article présentera principalement comment utiliser PHP et l'API Watson pour le traitement du langage naturel.

1. Qu'est-ce que l'API Watson ?

En tant que service de plate-forme cloud d'intelligence artificielle développé par IBM, l'API Watson est divisée en trois parties : compréhension du langage naturel, reconnaissance visuelle et synthèse vocale. Parmi elles, la partie de compréhension du langage naturel la plus couramment utilisée fournit une compréhension rapide et efficace. manière précise d’analyser le texte. Grâce à l'API Watson, vous pouvez analyser rapidement un morceau de texte pour comprendre les entités, les émotions, les relations et autres informations qu'il contient, aidant ainsi les développeurs à mieux effectuer le traitement du langage naturel.

2. Comment connecter PHP à l'API Watson ?

Pour utiliser l'API Watson, nous devons d'abord créer un compte sur le site officiel d'IBM et créer une application. Lors du processus de création d'une application, vous pouvez choisir les API que vous devez utiliser et obtenir la clé API correspondante. Cette clé est un certificat important pour nous permettre de nous connecter à l'API Watson. Après avoir créé l'application, nous pouvons obtenir un point de terminaison de service Web RESTful via lequel nous pouvons accéder à l'API Watson via le protocole HTTP.

En PHP, il est facile de se connecter à l'API Watson à l'aide de la bibliothèque curl. Voici un exemple de code lié à la partie compréhension du langage naturel :

function call_watson_api($text) {
    $apikey = 'YOUR_API_KEY';
    $url = 'https://gateway.watsonplatform.net/natural-language-understanding/api/v1/analyze?version=2017-02-27';
    $data = array(
        'text' => $text,
        'features' => array(
            'entities' => array(
                'sentiment' => true,
                'limit' => 5
            )
        )
    );
    $ch = curl_init();
    curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);
    curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
    curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
    curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($data));
    curl_setopt($ch, CURLOPT_USERPWD, "apikey:$apikey");
    $headers = array();
    $headers[] = 'Content-Type: application/json';
    curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);
    $result = curl_exec($ch);
    curl_close($ch);
    return $result;
}

Dans le code ci-dessus, nous définissons d'abord une fonction appelée call_watson_api, qui contient des informations pertinentes sur l'API Watson. Parmi eux, $apikey est la clé API que nous avons obtenue sur le site officiel d'IBM, et $url est le point de terminaison du service Web RESTful de l'API que nous appliquons. Dans $data, nous définissons le texte qui doit être analysé et le type d'informations qui doivent être obtenues. Ici, nous demandons des informations sur les entités et obtenons simultanément les informations sur les sentiments de ces entités. Dans la bibliothèque curl, nous utilisons la méthode POST pour nous connecter à l'API Watson et transmettre les paramètres requis. Dans l'en-tête HTTP, nous spécifions le Content-Type pour indiquer à l'API Watson que les données que nous transmettons sont au format JSON.

3. Comment utiliser l'API Watson pour l'analyse du langage naturel ?

Lorsque nous nous connectons avec succès à l'API Watson, nous pouvons démarrer l'analyse du langage naturel. Le code suivant montre comment obtenir les informations sur l'entité et l'émotion dans le texte :

$text = "PHP是一种开源的通用服务器端脚本语言。";
$result = call_watson_api($text);
$data = json_decode($result, true);
$entities = $data['entities'];
foreach ($entities as $entity) {
    $type = $entity['type'];
    $text = $entity['text'];
    $relevance = $entity['relevance'];
    $sentiment_score = $entity['sentiment']['score'];
    $sentiment_label = $entity['sentiment']['label'];
    print("$type: $text (重要性: $relevance, 情感值: $sentiment_score, 情感标签: $sentiment_label)
");
}

Dans le code ci-dessus, nous définissons d'abord un texte de test $text, puis appelons la fonction call_watson_api pour obtenir les entités et les émotions analysées par les informations textuelles. . Parmi eux, le tableau $entities contient toutes les informations sur les entités dans les résultats de l'analyse. Nous devons parcourir ce tableau et afficher les informations pertinentes de chaque entité une par une.

4. Conclusion

Dans un environnement technique en constante évolution, apprendre à utiliser PHP et l'API Watson pour le traitement du langage naturel est devenu une connaissance essentielle pour les développeurs. Cet article présente la méthode de connexion de l'API Watson et fournit un exemple d'utilisation simple. En fait, l'API Watson fournit de nombreux services qui peuvent être utilisés. Il suffit d'appliquer ces services de manière flexible pour réaliser des fonctions de traitement du langage naturel de plus en plus complexes dans le développement réel.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!