PHP와 기계 학습: 감정 분석 알고리즘을 구축하는 방법

PHP 및 기계 학습: 감정 분석 알고리즘 구축 방법

소개:
기계 학습은 오늘날 가장 인기 있는 기술 중 하나이며 다양한 분야에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 감정 분석은 텍스트 처리 분야에서 기계 학습의 중요한 응용 프로그램으로, 텍스트의 감정 경향을 자동으로 분석하는 데 도움이 됩니다. 이 기사에서는 PHP와 기계 학습 알고리즘을 사용하여 간단한 감정 분석 알고리즘을 구축하는 방법을 코드 예제와 함께 설명합니다.

1. 감성분석이란?
오피니언 마이닝이라고도 알려진 감정 분석은 텍스트 분석을 사용하여 특정 주제에 대한 사람들의 감정적 성향을 파악하는 방법입니다. 감성 분석은 크게 감성 분류와 감성 극성 분석의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 감정 분류는 텍스트 데이터를 긍정적, 부정적 또는 중립적 감정으로 분류하는 반면, 감정 극성 분석은 감정 경향의 강도를 더 자세히 평가합니다.

2. 감정 분석 알고리즘 구축 단계

1. 데이터 세트 준비
   감정 분석 알고리즘의 첫 번째 단계는 레이블이 지정된 감정 경향이 있는 데이터 세트를 준비하는 것입니다. 이 데이터 세트에는 일련의 텍스트와 해당 감정 레이블(긍정적, 부정적 또는 중립)이 포함되어야 합니다. 공개 데이터세트에서 데이터를 수집하거나 자체 데이터세트를 사용할 수 있습니다.
2. 데이터 전처리
   데이터 전처리 단계에서는 기계 학습 알고리즘에 적합하도록 텍스트를 정리하고 전처리해야 합니다. 여기에는 구두점 제거, 중지 단어 및 숫자, 형태소 분석 및 단어 단위 표현 등이 포함됩니다.
3. 특징 추출
   특징 추출은 텍스트를 기계 학습 알고리즘으로 처리할 수 있는 숫자 특징으로 변환하는 프로세스입니다. 일반적인 특징 추출 방법으로는 Bag-of-Words 모델과 TF-IDF가 있습니다.
4. 분류 모델 구축
   PHP에서는 Php-ML 또는 php-ai/php-ml과 같은 기계 학습 라이브러리를 사용하여 분류 모델을 구축할 수 있습니다. 이 라이브러리는 Naive Bayes Classifier, Support Vector Machine 등과 같은 다양한 기계 학습 알고리즘을 제공합니다.
5. 모델 훈련 및 평가
   준비된 데이터 세트를 사용하여 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 나눌 수 있습니다. 그런 다음 훈련 세트를 사용하여 모델을 훈련하고 테스트 세트를 사용하여 모델 성능을 평가합니다. 평가 지표에는 정확성, 정밀도, 재현율, F1 점수가 포함됩니다.
6. 감정 분석 예측 수행
   모델 훈련이 완료되고 평가 결과가 만족스러우면 모델을 사용하여 감정 분석 예측을 수행할 수 있습니다. 모델에 새로운 텍스트를 입력하면 해당하는 감정 경향 결과를 얻을 수 있습니다.

3. PHP 코드 예제
다음은 Naive Bayes 분류기 모델을 구축 및 훈련하고 감정 분석 예측을 위해 모델을 사용하기 위한 간단한 PHP 코드 예제입니다.

// 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] . "
";

위 코드 예제는 Php-ML 라이브러리를 사용하는 방법을 보여줍니다. Naive Bayes 분류기 모델을 훈련하고 모델을 사용하여 지정된 텍스트에 대한 감정 분석 예측을 수행합니다.

결론:
PHP와 머신러닝 알고리즘을 사용하면 텍스트의 감정 경향을 자동으로 분석하는 간단한 감정 분석 알고리즘을 구축할 수 있습니다. 감정 분석은 음성 분석, 소셜 미디어 모니터링 및 기타 분야에서 널리 사용되어 사용자 감정과 피드백을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 이 글이 여러분의 감성 분석 알고리즘을 이해하고 적용하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

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