PHP et Machine Learning : Comment créer un algorithme d'analyse des sentiments

PHP et apprentissage automatique : comment créer un algorithme d'analyse des sentiments

Introduction :
L'apprentissage automatique est l'une des technologies les plus en vogue aujourd'hui et peut avoir un impact significatif dans divers domaines. L'analyse des sentiments est une application importante de l'apprentissage automatique dans le domaine du traitement de texte. Elle peut nous aider à analyser automatiquement les tendances émotionnelles des textes. Dans cet article, nous verrons comment créer un algorithme simple d'analyse des sentiments à l'aide d'algorithmes PHP et d'apprentissage automatique, en l'illustrant avec des exemples de code.

1. Qu'est-ce que l'analyse des sentiments ?
L'analyse des sentiments, également connue sous le nom d'analyse d'opinion, est une méthode d'utilisation de l'analyse de texte pour déterminer les tendances émotionnelles des gens à l'égard d'un sujet spécifique. L'analyse des sentiments peut être divisée en deux catégories principales : la classification des sentiments et l'analyse de la polarité des sentiments. La classification des sentiments classe les données textuelles en sentiments positifs, négatifs ou neutres, tandis que l'analyse de polarité des sentiments évalue plus en détail la force des tendances des sentiments.

2. Étapes pour créer un algorithme d'analyse des sentiments

1. Préparer l'ensemble de données
   La première étape de l'algorithme d'analyse des sentiments consiste à préparer un ensemble de données avec des tendances émotionnelles étiquetées. Cet ensemble de données doit contenir une séquence de texte et les étiquettes de sentiment correspondantes (positives, négatives ou neutres). Vous pouvez collecter des données à partir d'ensembles de données publics ou utiliser les vôtres.
2. Prétraitement des données
   Au cours de la phase de prétraitement des données, nous devons nettoyer et prétraiter le texte pour le rendre adapté aux algorithmes d'apprentissage automatique. Cela inclut la suppression de la ponctuation, des mots vides et des chiffres, de la racine et de la représentation en sac de mots, etc.
3. Extraction de fonctionnalités
   L'extraction de fonctionnalités est le processus de conversion de texte en caractéristiques numériques qui peuvent être traitées par des algorithmes d'apprentissage automatique. Les méthodes d'extraction de fonctionnalités courantes incluent les modèles de sac de mots et TF-IDF.
4. Construire un modèle de classification
   En PHP, nous pouvons utiliser des bibliothèques d'apprentissage automatique telles que Php-ML ou php-ai/php-ml pour créer des modèles de classification. Ces bibliothèques fournissent divers algorithmes d'apprentissage automatique tels que Naive Bayes Classifier, Support Vector Machine, etc.
5. Former et évaluer le modèle
   À l'aide de l'ensemble de données préparé, nous pouvons diviser les données en ensemble d'entraînement et en ensemble de test. Ensuite, utilisez l’ensemble de formation pour entraîner le modèle et l’ensemble de test pour évaluer les performances du modèle. Les indicateurs d'évaluation comprennent l'exactitude, la précision, le rappel et le score F1.
6. Effectuer des prédictions d'analyse des sentiments
   Une fois la formation du modèle terminée et les résultats de l'évaluation sont satisfaisants, nous pouvons utiliser le modèle pour effectuer des prédictions d'analyse des sentiments. En saisissant un nouveau texte dans le modèle, nous pouvons obtenir les résultats de tendance émotionnelle correspondants.

3. Exemple de code PHP
Ce qui suit est un exemple de code PHP simple pour créer et entraîner un modèle de classificateur Naive Bayes et utiliser le modèle pour les prédictions d'analyse des sentiments :

// 引入机器学习库
require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlDatasetCsvDataset;
use PhpmlFeatureExtractionTokenCountVectorizer;
use PhpmlTokenizationWhitespaceTokenizer;
use PhpmlClassificationNaiveBayes;

// 加载数据集
$dataset = new CsvDataset('data.csv', 1);

// 进行数据预处理和特征提取
$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new WhitespaceTokenizer());
$vectorizer->fit($dataset->getSamples());
$vectorizer->transform($dataset->getSamples());

// 将数据集拆分为训练集和测试集
$splitRatio = 0.8;
$dataset->split($splitRatio);

// 构建朴素贝叶斯分类器模型
$classifier = new NaiveBayes();

// 训练模型
$classifier->train($dataset->getSamples(), $dataset->getTargets());

// 预测情感倾向
$text = "这个产品非常好用!";
$sample = $vectorizer->transform([$text]);
$result = $classifier->predict($sample);

echo "文本: " . $text . "
";
echo "情感倾向: " . $result[0] . "
";

L'exemple de code ci-dessus montre comment utiliser la bibliothèque Php-ML. pour entraîner un modèle de classificateur Naive Bayes et utiliser le modèle pour effectuer des prédictions d'analyse des sentiments sur le texte spécifié.

Conclusion :
En utilisant PHP et des algorithmes d'apprentissage automatique, nous pouvons créer un algorithme simple d'analyse des sentiments pour analyser automatiquement les tendances émotionnelles dans les textes. L'analyse des sentiments est largement utilisée dans l'analyse de la parole, la surveillance des médias sociaux et d'autres domaines, nous aidant à mieux comprendre les émotions et les commentaires des utilisateurs. J'espère que cet article pourra vous aider à comprendre et à appliquer des algorithmes d'analyse des sentiments.

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!