Comment utiliser PHP pour le traitement du langage naturel (NLP) de base

Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine impliquant plusieurs disciplines, couvrant l'informatique, la linguistique computationnelle, l'intelligence artificielle, etc. L’objectif de la PNL est de permettre aux ordinateurs de comprendre le langage humain et de réagir en conséquence. Certaines tâches, telles que la classification automatique de textes, l'analyse des sentiments et la récupération d'informations, nécessitent un certain degré de technologie de traitement du langage naturel. L'utilisation de PHP pour le traitement de base du langage naturel peut rapidement mettre en œuvre ces tâches.

Cet article présentera quelques technologies de base du PNL et donnera des méthodes sur la façon de mettre en œuvre ces technologies à l'aide de PHP.

1. Segmentation de mots

La segmentation de mots est la première étape du traitement du langage naturel. Elle divise un texte continu en mots un par un. En chinois, la phrase chinoise elle-même ne comporte pas d'espaces et la segmentation des mots divise le texte en fonction des limites des mots. La segmentation des mots chinois est une tâche essentielle dans le traitement du langage naturel. Cette tâche est particulièrement importante lors du traitement de texte chinois. En PHP, vous pouvez utiliser l'outil open source de segmentation de mots chinois jieba-php pour implémenter la fonction de segmentation de mots.

2. Reconnaissance d'entité nommée

La reconnaissance d'entité nommée fait référence à la recherche des noms de personnes, de lieux, d'organisations, etc. dans le texte et à la détermination de leurs types. Vous pouvez utiliser la bibliothèque Stanford NLP en PHP pour implémenter la reconnaissance d'entités nommées.

3. Pos du marquage vocal

Pos du marquage vocal fait référence au marquage de chaque mot avec sa partie du discours dans le texte. Par exemple, en anglais, « cat » est un nom, « run » est un verbe et « the » est un article. En chinois, « je » peut être à la fois un nom et un pronom. La bibliothèque HanLP peut être utilisée en PHP pour implémenter le balisage des parties du discours chinois.

4. Analyse syntaxique

L'analyse syntaxique fait référence à l'analyse de la structure grammaticale du texte. L'essentiel est de trouver les noms, verbes, adjectifs, etc. et de déterminer la relation entre eux. Vous pouvez utiliser la bibliothèque Standford Parser en PHP pour implémenter l'analyse syntaxique.

5. Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments fait référence à l'analyse de la couleur émotionnelle exprimée par le texte. Le texte peut contenir des sentiments positifs, négatifs ou neutres. La bibliothèque SentiStrength peut être utilisée en PHP pour implémenter l'analyse des sentiments.

En bref, il est très pratique d'utiliser PHP pour le traitement de base du langage naturel. Il suffit d'appeler la bibliothèque ou l'outil correspondant. Les techniques présentées ci-dessus sont des techniques très classiques du traitement du langage naturel et peuvent vous aider à analyser et traiter diverses informations contenues dans le texte.

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!