PHP 함수에 인공지능 기술 적용

AI 기술은 PHP 기능과 결합되어 애플리케이션의 기능을 향상시킵니다. 특정 AI 애플리케이션에는 Naive Bayes와 같은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 텍스트 분류가 포함됩니다. 단어 분할 및 형태소 분석과 같은 자연어 처리 기술을 사용하여 심층적인 텍스트 분석을 수행합니다.

PHP 함수에 인공 지능 기술 적용

인공 지능(AI)은 사회 각계각층에 빠르게 통합되고 있으며 PHP도 예외는 아닙니다. PHP의 동적 특성 덕분에 AI 기술을 기능에 쉽게 통합하여 애플리케이션의 성능과 기능을 향상시킬 수 있습니다.

실용 사례: 텍스트 분류를 위해 ML 알고리즘 사용

텍스트를 분류해야 하는 실제 사례를 고려해 보겠습니다. Naive Bayes와 같은 기계 학습(ML) 알고리즘을 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.

Python 코드

<?php
use Phpml\Classification\NaiveBayes;

$classifier = new NaiveBayes();
$classifier->train($samples, $targets);

$prediction = $classifier->predict('new text');

위 코드에서

• $samples는 훈련 세트를 나타내는 문자열 배열입니다. $samples 是一个字符串数组，代表训练集。
• $targets 是一个分类数组，指示每个样本的类别。
• 我们创建了一个朴素贝叶斯分类器并训练它。
• 我们使用 predict() 方法来对一个新的文本样本进行预测。

使用 NLP 进行文本分析

除了 ML，我们还可以使用自然语言处理（NLP）技术来深入分析文本。例如，我们可以在函数中使用分词和词干提取关键信息。

Python 代码

<?php
use Sastrawi\Stemmer\StemmerFactory;

$stemmer = StemmerFactory::createStemmer();
$stemmedText = $stemmer->stem('Lorem ipsum dolor sit amet');

在这段代码中：

• 我们使用 Sastrawi 库来实例化一个词干提取器。
• 我们使用 stem()
$targets는 각 샘플의 카테고리를 나타내는 범주형 배열입니다.

Naive Bayes 분류기를 만들고 훈련시킵니다.

🎜새 텍스트 샘플을 예측하기 위해 predict() 메서드를 사용합니다. 🎜🎜🎜🎜텍스트 분석에 NLP 사용🎜🎜🎜ML 외에도 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 텍스트를 심층적으로 분석할 수도 있습니다. 예를 들어, 함수에서 단어 분할 및 형태소 분석을 사용하여 핵심 정보를 추출할 수 있습니다. 🎜🎜🎜Python 코드🎜🎜rrreee🎜이 코드에서는 🎜🎜🎜Sastrawi 라이브러리를 사용하여 형태소 분석기를 인스턴스화합니다. 🎜🎜우리는 텍스트를 줄기 위해 stem() 메서드를 사용합니다. 🎜🎜🎜AI 기술을 PHP 기능에 통합함으로써 기능을 확장하고 더 스마트하고 강력한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 🎜

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