PHP 開発でテキストマイニングと感情分析を実装する Elasticsearch
近年、インターネットの急速な発展に伴い、大量のテキストデータが生成され続けています。これらのテキストデータには豊富な情報が含まれており、企業にとってはテキストデータのマイニングや分析を通じて、ユーザーのニーズや製品の意見、市場動向などの貴重な情報を得ることができます。 Elasticsearch は分散型検索エンジンとしてテキストの検索と分析に優れており、テキスト マイニングやセンチメント分析の分野で広く使用されています。
この記事では、PHP 開発で Elasticsearch を使用してテキスト マイニングと感情分析を実装する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。
1. Elasticsearch の概要
Elasticsearch は、Lucene 上に構築され、大量のデータを迅速に保存、検索、分析できる分散アーキテクチャを使用するオープンソースの検索エンジンです。全文検索、構造化検索、地理的位置検索などの機能をサポートし、開発者によるデータ操作やクエリの実行を容易にする豊富な API を提供します。
2. Elasticsearch のインストールと構成
3. PHP を使用して Elasticsearch を操作する
{
"require": {
"elasticsearch/elasticsearch": "^6.0"
}
}
require 'vendor/autoload.php';
$client = ElasticsearchClientBuilder::create()->build();
?>
$params = [
'index' => 'my_index', 'body' => [ 'settings' => [ 'number_of_shards' => 3, 'number_of_replicas' => 2 ] ]
];
$response = $client -> ;indices()->create($params);
?>
$params = [
'index' => 'my_index', 'type' => 'my_type', 'id' => '1', 'body' => ['message' => 'Hello Elasticsearch!']
];
$response = $client->index($params);
?>
$params = [
'index' => 'my_index', 'body' => [ 'query' => [ 'match' => [ 'message' => 'Elasticsearch' ] ] ]
];
$response = $client->search($params);
?> ;
4. テキスト マイニングと感情分析の実装
テキスト マイニングと感情分析を実装する前に、分析するテキスト データを準備する必要があります。
$params = [
'index' => 'my_index', 'body' => [ 'settings' => [ 'number_of_shards' => 3, 'number_of_replicas' => 2 ], 'mappings' => [ 'properties' => [ 'text' => [ 'type' => 'text' ] ] ] ]
];
$response = $client->indices()->create($params);
?>
$params = [
'index' => 'my_index', 'type' => 'my_type', 'id' => '1', 'body' => ['text' => '这是一段带有情感的文本。']
];
$response = $client->index($params);
?>
#$params = [
'index' => 'my_index', 'body' => [ 'query' => [ 'match' => [ 'text' => '带有情感的文本' ] ] ]
];
$response = $client->search($params );
foreach ($response['hits']['hits'] as $hit) {
$score = $hit['_score']; $source = $hit['_source']; // 根据情感得分进行情感判断 if ($score > 0.6) { echo '正面情感'; } else if ($score < 0.4) { echo '负面情感'; } else { echo '中性情感'; }
}
?>
上記を通じてコード を使用すると、テキスト データに感情分析を実装し、感情スコアに基づいて感情判断を行うことができます。
概要:
この記事では、PHP 開発で Elasticsearch を使用してテキスト マイニングとセンチメント分析を実装する方法を紹介します。 Elasticsearch の強力な機能により、テキスト データの保存、検索、分析を迅速に実現できます。テキストデータのセンチメントスコアを分析することで、テキストのセンチメント情報を取得し、企業の意思決定に貴重な参考資料を提供することができます。この記事が PHP 開発の Elasticsearch 実践者に役立つことを願っています。
以上がPHP はテキストマイニングとセンチメント分析を実装するための Elasticsearch を開発していますの詳細内容です。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。