PHP と機械学習: 感情分析アルゴリズムを構築する方法

PHP と機械学習: 感情分析アルゴリズムを構築する方法

はじめに:
機械学習は、今日最も注目されているテクノロジーの 1 つであり、さまざまな分野に大きな影響を与える可能性があります。感情分析は、テキスト処理分野における機械学習の重要な応用例であり、テキスト内の感情的傾向を自動的に分析するのに役立ちます。この記事では、PHP と機械学習アルゴリズムを使用して簡単な感情分析アルゴリズムを構築する方法について、コード例を示しながら説明します。

1.感情分析とは何ですか?
感情分析は意見マイニングとも呼ばれ、テキスト分析を使用して特定のトピックに対する人々の感情的傾向を判断する方法です。感情分析は、感情分類と感情極性分析という 2 つの主なカテゴリに分類できます。センチメント分類では、テキスト データをポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルなセンチメントに分類します。一方、センチメント極性分析では、センチメント傾向の強さをより詳細に評価します。

2. 感情分析アルゴリズムを構築する手順

1. データ セットの準備
   感情分析アルゴリズムの最初のステップは、ラベル付けされた感情傾向を含むデータ セットを準備することです。このデータセットには、一連のテキストと対応するセンチメント ラベル (ポジティブ、ネガティブ、またはニュートラル) が含まれている必要があります。公開データセットからデータを収集することも、独自のデータセットを使用することもできます。
2. データ前処理
   データ前処理段階では、テキストをクリーンアップして前処理して、機械学習アルゴリズムに適したものにする必要があります。これには、句読点、ストップワードと数字の削除、ステミングやバッグオブワード表現などが含まれます。
3. 特徴抽出
   特徴抽出は、テキストを機械学習アルゴリズムで処理できる数値特徴に変換するプロセスです。一般的な特徴抽出方法には、バッグオブワード モデルや TF-IDF などがあります。
4. 分類モデルを構築する
   PHP では、Php-ML や php-ai/php-ml などの機械学習ライブラリを使用して分類モデルを構築できます。これらのライブラリは、Naive Bayes Classifier、Support Vector Machineなどのさまざまな機械学習アルゴリズムを提供します。
5. モデルのトレーニングと評価
   準備されたデータ セットを使用して、データをトレーニング セットとテスト セットに分割できます。次に、トレーニング セットを使用してモデルをトレーニングし、テスト セットを使用してモデルのパフォーマンスを評価します。評価指標には、精度、精度、再現率、F1 スコアが含まれます。
6. 感情分析予測の実行
   モデルのトレーニングが完了し、評価結果が満足のいくものであれば、モデルを使用して感情分析予測を実行できます。モデルに新しいテキストを入力すると、対応する感情傾向の結果を取得できます。

3. PHP コードの例
次は、単純ベイズ分類器モデルを構築およびトレーニングし、そのモデルを感情分析の予測に使用するための簡単な PHP コードの例です:

// 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] . "
";

上記のコード例は、Php-ML ライブラリを使用して単純ベイズ分類器モデルをトレーニングし、そのモデルを使用して指定されたテキストに対して感情分析予測を実行する方法を示しています。

結論:
PHP と機械学習アルゴリズムを使用することで、テキスト内の感情的傾向を自動的に分析する簡単な感情分析アルゴリズムを構築できます。感情分析は音声分析、ソーシャルメディア監視などの分野で広く使用されており、ユーザーの感情やフィードバックをより深く理解するのに役立ちます。この記事が感情分析アルゴリズムの理解と応用に役立つことを願っています。

以上がPHP と機械学習: 感情分析アルゴリズムを構築する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。