Cara Menganalisis Sentimen Tweet Dengan Pembelajaran Mesin PHP

Artikel ini telah dikaji semula oleh Wern Ancheta. Terima kasih kepada semua pengulas rakan sebaya di SitePoint untuk mendapatkan kandungan SitePoint dengan sebaik -baiknya!

---

Baru -baru ini, nampaknya semua orang bercakap tentang pembelajaran mesin. Aliran media sosial anda dipenuhi dengan jawatan mengenai ML, Python, Tensorflow, Spark, Scala, GO, dan banyak lagi;

Ya, bagaimana dengan pembelajaran mesin dan PHP? Nasib baik, seseorang gila bukan sahaja menimbulkan persoalan ini, tetapi juga membangunkan perpustakaan pembelajaran mesin umum yang boleh kita gunakan dalam projek seterusnya. Dalam jawatan ini, kami akan melihat PHP-ML-perpustakaan pembelajaran mesin untuk PHP-kami akan menulis kelas analisis sentimen yang boleh digunakan semula kemudian untuk chatbots atau Twitterbots kami sendiri. Matlamat utama artikel ini adalah:

meneroka konsep umum di sekitar pembelajaran mesin dan analisis sentimen
Semak fungsi dan kekurangan php-ml
menentukan masalah yang akan kita hadapi dengan
membuktikan bahawa cuba melakukan pembelajaran mesin di PHP bukanlah matlamat yang benar -benar gila (pilihan)

Baca alat dan teknologi pembangunan PHP yang lebih baik untuk menjadikan anda pemaju yang lebih baik!

Baca buku ini Baca buku ini!

mata utama

PHP-ML adalah perpustakaan pembelajaran mesin PHP sejagat yang sesuai untuk aplikasi kecil seperti analisis sentimen.
Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan PHP-ML untuk membina alat analisis sentimen yang didedikasikan untuk menganalisis tweet, memberi tumpuan kepada teknik pembelajaran yang diawasi.
Langkah utama dalam analisis sentimen adalah untuk menyediakan data, yang melibatkan memilih ciri dan label yang relevan dari dataset.
Data teks memerlukan pra -proses tertentu, seperti tokenisasi dan vektorisasi, untuk menukar tweet ke format yang sesuai untuk model pembelajaran mesin.
Pengelas Bayes Naive digunakan dalam contoh kerana ia hanya mengendalikan data diklasifikasikan dengan cekap.
Artikel ini menekankan pentingnya set data yang bersih dan relevan untuk model latihan untuk memastikan klasifikasi emosi yang tepat.

Apakah pembelajaran mesin?

Pembelajaran Mesin adalah subset kecerdasan buatan yang memberi tumpuan kepada memberi "keupayaan komputer untuk belajar tanpa pengaturcaraan yang jelas." Ini dicapai dengan menggunakan algoritma umum yang boleh "dipelajari" dari set data tertentu.

Penggunaan umum pembelajaran mesin, sebagai contoh, adalah klasifikasi. Algoritma klasifikasi digunakan untuk membahagikan data ke dalam kumpulan atau kategori yang berbeza. Beberapa contoh aplikasi klasifikasi termasuk:

• Penapis spam e -mel
• segmen pasaran
• Pengesanan penipuan

Pembelajaran mesin adalah istilah umum untuk algoritma umum yang meliputi banyak tugas yang berbeza, dan ia dibahagikan kepada dua jenis algoritma mengikut kaedah pembelajaran - pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan.

Pembelajaran yang diselia

Dalam pembelajaran yang diawasi, kami menggunakan data berlabel untuk melatih algoritma kami, yang mengambil format objek input (vektor) dan nilai output yang diperlukan; dataset baru yang tidak berlabel.

untuk sisa jawatan ini, kami akan memberi tumpuan kepada pembelajaran yang diawasi kerana lebih mudah untuk melihat dan mengesahkan hubungan; untuk menandakan data.

Pembelajaran tanpa pengawasan

Jenis pembelajaran ini, sebaliknya, menggunakan data yang tidak berlabel dari awal. Kami tidak tahu nilai output yang diperlukan dari dataset, jadi kami membiarkan algoritma membuat kesimpulan dari dataset;

php-ml

tahu php-ml, perpustakaan yang mendakwa sebagai kaedah baru pembelajaran mesin php. Perpustakaan melaksanakan algoritma, rangkaian saraf dan alat untuk pra-proses pra-proses, pengesahan silang, dan pengekstrakan ciri.

Saya mula -mula mengakui bahawa PHP adalah pilihan yang luar biasa untuk pembelajaran mesin, kerana kelebihan bahasa tidak begitu sesuai untuk aplikasi pembelajaran mesin. Iaitu, tidak setiap aplikasi pembelajaran mesin perlu memproses data peringkat PEB dan melakukan banyak perhitungan-untuk aplikasi mudah, kita harus dapat menggunakan PHP dan PHP-ML.

Kes penggunaan terbaik untuk perpustakaan ini yang dapat saya lihat sekarang ialah pelaksanaan pengelas, sama ada penapis spam atau analisis sentimen. Kami akan menentukan masalah klasifikasi dan membina langkah penyelesaian demi langkah untuk memahami cara menggunakan PHP-ML dalam projek kami.

Soalan

3 menunjukkan pengelas?

Salah satu keperluan utama yang diperlukan untuk membina projek pembelajaran mesin yang berjaya adalah dataset permulaan yang baik. Dataset adalah penting kerana mereka akan membolehkan kami melatih pengelas kami terhadap contoh dikelaskan. Dengan bunyi bising besar -besaran di sekitar syarikat penerbangan, apakah set data yang lebih baik daripada menggunakan tweet pelanggan ke syarikat penerbangan?

bernasib baik, terima kasih kepada kaggle.io, kita sudah boleh menggunakan dataset tweet. Anda boleh menggunakan pautan ini untuk memuat turun pangkalan data sentimen Twitter US Airlines dari laman web mereka

Penyelesaian

mari kita lihat terlebih dahulu dataset yang akan kita lakukan. Dataset asal mengandungi lajur berikut:

• tweet_id
• AIRLINE_SENTIMENT
• AIRLINE_SENTIMENT_CONFIDEND
• Negativereason
• negativereason_confidence
• Airline
• AIRLINE_SENTIMENT_GOLD
• Nama
• negativereason_gold
• retweet_count
• teks
• tweet_coord
• tweet_created
• tweet_location
• user_timeZone

dan kelihatan seperti contoh berikut (jadual yang boleh ditatal ke sisi):

tweet_id 🎜> Airline_SenTiment_Gold name negativereason_gold retweet_count tweet_coord tweet_creat ed tweet_location user_timeZone 570306133677760513 Neutral 1.0 Virgin America Cairdin 0 @virginamerica Apa @dhepburn berkata. (US & Canada) 57030111308888122368 Positif 0.3486 0.0 Virgin America Jnardino 0 @virginamerica ditambah anda telah menambah iklan kepada pengalaman ... Tacky. America Yvonnalynn 0 @virginamerica Saya tidak hari ini ... mesti saya perlu mengambil perjalanan lain! Jnardino 0 "@virginamerica Ia benar-benar agresif untuk meletupkan" "hiburan" "di wajah tetamu anda & mereka mempunyai sedikit bantuan" 2015-02-24 11:15:36 -0800 P Acific Time (AS & CANADA) Tidak dapat memberitahu 1.0 Virgin America Jnardino 0 @virginamerica dan ia adalah perkara buruk yang sangat besar mengenainya 2015-02-24 11:14:45 -0800 Pacific Time (US & Canada) 570300767074181121 Negatif 1.0 Tidak dapat memberitahu 0.6842 Virgin America Jnardino 0 "@virginamerica serius akan membayar $ 30 penerbangan untuk tempat duduk yang tidak mempunyai permainan ini. Positif 0.6745 0.0 Virgin America CJMcginnis 0 "@virginamerica Ya hampir setiap kali saya terbang vx ini" cacing telinga "tidak akan pergi :)" 2015-02-24 11:13:57 -0800 San Francisco CA Pacific Time (AS & Kanada) 570300248553349120 Neutral 0.634 Virgin America Pilot 0 "@virginamerica benar-benar terlepas peluang utama untuk lelaki tanpa parodi di sana 11:12:29 -0800 Los Angeles Pacific Time (US & Canada) Fail ini mengandungi 14,640 tweet, jadi ia adalah dataset kerja yang baik untuk kami. Sekarang, dengan bilangan lajur yang kami ada sekarang, kami mempunyai lebih banyak data daripada contoh yang diperlukan;

• teks
• AIRLINE_SENTIMENT

di mana teks akan menjadi ciri dan syarikat penerbangan kami akan menjadi sasaran kami. Lajur yang tinggal boleh dibuang kerana mereka tidak akan digunakan dalam latihan kami. Mari kita mulakan dengan membuat projek dan memulakan komposer dengan fail berikut:

<code>{
    "name": "amacgregor/phpml-exercise",
    "description": "Example implementation of a Tweet sentiment analysis with PHP-ML",
    "type": "project",
    "require": {
        "php-ai/php-ml": "^0.4.1"
    },
    "license": "Apache License 2.0",
    "authors": [
        {
            "name": "Allan MacGregor",
            "email": "amacgregor@allanmacgregor.com"
        }
    ],
    "autoload": {
        "psr-4": {"PhpmlExercise\": "src/"}
    },
    "minimum-stability": "dev"
}</code>

<code>composer install
</code>

Jika anda memerlukan pengenalan komposer, lihat di sini.

Untuk memastikan kami menetapkannya dengan betul, mari buat skrip cepat yang akan memuatkan fail data tweets.csv kami dan pastikan ia mempunyai data yang kami perlukan. Salin kod berikut sebagai reviewdataset.php dalam direktori root projek:

<?php namespace PhpmlExercise;

require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use Phpml\Dataset\CsvDataset;

$dataset = new CsvDataset('datasets/raw/Tweets.csv',1);

foreach ($dataset->getSamples() as $sample) {
    print_r($sample);
}

Sekarang, jalankan skrip menggunakan php reviewdataset.php, mari kita lihat output:

<code>Array( [0] => 569587371693355008 )
Array( [0] => 569587242672398336 )
Array( [0] => 569587188687634433 )
Array( [0] => 569587140490866689 )
</code>

Ini kelihatan tidak berguna sekarang, bukan? Mari kita lihat kelas csvDataset untuk lebih memahami apa yang berlaku di dalam:

<?php 
    public function __construct(string $filepath, int $features, bool $headingRow = true)
    {
        if (!file_exists($filepath)) {
            throw FileException::missingFile(basename($filepath));
        }

        if (false === $handle = fopen($filepath, 'rb')) {
            throw FileException::cantOpenFile(basename($filepath));
        }

        if ($headingRow) {
            $data = fgetcsv($handle, 1000, ',');
            $this->columnNames = array_slice($data, 0, $features);
        } else {
            $this->columnNames = range(0, $features - 1);
        }

        while (($data = fgetcsv($handle, 1000, ',')) !== false) {
            $this->samples[] = array_slice($data, 0, $features);
            $this->targets[] = $data[$features];
        }
        fclose($handle);
    }

pembina csvDataset mengambil 3 parameter:

• jalur fail ke sumber csv
• Nyatakan bilangan bilangan ciri dalam fail
• nilai boolean yang menunjukkan sama ada baris pertama adalah tajuk

Jika kita melihat dengan teliti, kita dapat melihat bahawa kelas memetakan fail CSV ke dua array dalaman: sampel dan sasaran. Sampel mengandungi semua ciri yang disediakan oleh fail, manakala sasaran mengandungi nilai yang diketahui (negatif, positif, atau neutral).

Berdasarkan kandungan di atas, kita dapat melihat bahawa format yang perlu diikuti oleh format CSV adalah seperti berikut:

<code>| feature_1 | feature_2 | feature_n | target | </code>

kita perlu menghasilkan dataset bersih yang hanya mengandungi lajur yang kita perlukan untuk terus bekerja. Mari panggil skrip ini generatecleandataset.php:

<?php namespace PhpmlExercise;

require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use Phpml\Exception\FileException;

$sourceFilepath         = __DIR__ . '/datasets/raw/Tweets.csv';
$destinationFilepath    = __DIR__ . '/datasets/clean_tweets.csv';

$rows =[];

$rows = getRows($sourceFilepath, $rows);
writeRows($destinationFilepath, $rows);


/**
 * @param $filepath
 * @param $rows
 * @return array
 */
function getRows($filepath, $rows)
{
    $handle = checkFilePermissions($filepath);

    while (($data = fgetcsv($handle, 1000, ',')) !== false) {
        $rows[] = [$data[10], $data[1]];
    }
    fclose($handle);
    return $rows;
}

/**
 * @param $filepath
 * @param string $mode
 * @return bool|resource
 * @throws FileException
 */
function checkFilePermissions($filepath, $mode = 'rb')
{
    if (!file_exists($filepath)) {
        throw FileException::missingFile(basename($filepath));
    }

    if (false === $handle = fopen($filepath, $mode)) {
        throw FileException::cantOpenFile(basename($filepath));
    }
    return $handle;
}

/**
 * @param $filepath
 * @param $rows
 * @internal param $list
 */
function writeRows($filepath, $rows)
{
    $handle = checkFilePermissions($filepath, 'wb');

    foreach ($rows as $row) {
        fputcsv($handle, $row);
    }

    fclose($handle);
}

Tidak ada yang terlalu rumit, cukup untuk melakukan pekerjaan itu. Mari kita laksanakan dengan php generatecleandataset.php.

Sekarang, mari kita tunjukkan skrip ReviewDataset.php ke dataset yang bersih:

<code>Array
(
    [0] => @AmericanAir That will be the third time I have been called by 800-433-7300 an hung on before anyone speaks. What do I do now???
)
Array
(
    [0] => @AmericanAir How clueless is AA. Been waiting to hear for 2.5 weeks about a refund from a Cancelled Flightled flight & been on hold now for 1hr 49min
)</code>

bam! Inilah data yang boleh kita gunakan! Setakat ini, kami telah membuat skrip mudah untuk memanipulasi data. Seterusnya, kami akan mula membuat kelas baru di bawah SRC/klasifikasi/sentimenalysis.php.

<?php namespace PhpmlExercise\Classification;

/**
 * Class SentimentAnalysis
 * @package PhpmlExercise\Classification
 */
class SentimentAnalysis { 
    public function train() {}
    public function predict() {}
}

kelas emosi kita perlu menggunakan dua fungsi dalam kelas analisis emosi kita:

• Fungsi latihan yang akan menggunakan dataset kami untuk melatih sampel dan label dan beberapa parameter pilihan.
• Fungsi ramalan yang akan mengambil dataset yang tidak berlabel dan memberikan satu set label berdasarkan data latihan.

Buat skrip bernama ClassifyTweets.php dalam direktori root projek. Kami akan menggunakan skrip ini untuk instantiate dan menguji kelas analisis sentimen kami. Inilah templat yang akan kami gunakan:

<?php 
namespace PhpmlExercise;
use PhpmlExercise\Classification\SentimentAnalysis;

require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

// 步骤 1：加载数据集

// 步骤 2：准备数据集

// 步骤 3：生成训练/测试数据集

// 步骤 4：训练分类器

// 步骤 5：测试分类器的准确性

Langkah 1: Muatkan dataset

Kami sudah mempunyai kod yang boleh digunakan untuk memuatkan CSV ke dalam objek dataset dalam contoh terdahulu kami. Kami akan menggunakan kod yang sama dan membuat beberapa tweak:

<?php ...
use Phpml\Dataset\CsvDataset;
...
$dataset = new CsvDataset('datasets/clean_tweets.csv',1);

$samples = [];
foreach ($dataset->getSamples() as $sample) {
    $samples[] = $sample[0];
}

Ini akan menghasilkan array rata yang mengandungi hanya ciri -ciri (dalam kes ini teks tweet) yang akan kami gunakan untuk melatih pengelas kami.

Langkah 2: Sediakan dataset

Sekarang, mempunyai teks asal dan lulus teks itu kepada pengelas tidak akan berguna atau tepat, kerana setiap tweet pada dasarnya berbeza. Nasib baik, ada cara untuk memproses teks apabila cuba menggunakan klasifikasi atau algoritma pembelajaran mesin. Untuk contoh ini, kami akan menggunakan dua kelas berikut:

• Token Count Vectorizer: Ini menukarkan sampel teks yang ditetapkan ke dalam vektor kiraan token. Pada asasnya, setiap perkataan dalam tweet kami menjadi nombor yang unik dan menjejaki bilangan kali perkataan muncul dalam sampel teks tertentu.
• TF-IDF Converter: Kekerapan dokumen kekerapan istilah kekerapan adalah singkatan kekerapan, yang merupakan statistik berangka yang direka untuk mencerminkan kepentingan perkataan kepada dokumen dalam koleksi atau korpus.

mari kita mulakan dengan teks vektorizer:

<code>{
    "name": "amacgregor/phpml-exercise",
    "description": "Example implementation of a Tweet sentiment analysis with PHP-ML",
    "type": "project",
    "require": {
        "php-ai/php-ml": "^0.4.1"
    },
    "license": "Apache License 2.0",
    "authors": [
        {
            "name": "Allan MacGregor",
            "email": "amacgregor@allanmacgregor.com"
        }
    ],
    "autoload": {
        "psr-4": {"PhpmlExercise\": "src/"}
    },
    "minimum-stability": "dev"
}</code>

Seterusnya, gunakan penukar TF-IDF:

<code>composer install
</code>

Sampel kami array kini menggunakan format yang dapat difahami dengan mudah oleh pengelas kami. Kami belum selesai, kita perlu menandakan setiap sampel dengan emosi yang sepadan.

Langkah 3: Menjana dataset latihan

bernasib baik, php-ml sudah meliputi keperluan ini, dan kodnya sangat mudah:

<?php namespace PhpmlExercise;

require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use Phpml\Dataset\CsvDataset;

$dataset = new CsvDataset('datasets/raw/Tweets.csv',1);

foreach ($dataset->getSamples() as $sample) {
    print_r($sample);
}

kita boleh terus menggunakan dataset ini dan melatih pengelas kami. Walau bagaimanapun, kami tidak mempunyai dataset ujian yang digunakan sebagai pengesahan, jadi kami akan "menipu" sedikit dan memecah dataset asal kami ke dalam dua bahagian: dataset latihan dan data yang lebih kecil untuk menguji set ketepatan model.

<code>Array( [0] => 569587371693355008 )
Array( [0] => 569587242672398336 )
Array( [0] => 569587188687634433 )
Array( [0] => 569587140490866689 )
</code>

Kaedah ini dipanggil silang-validasi. Istilah ini berasal dari statistik dan boleh ditakrifkan seperti berikut:

Pengesahan silang, kadang -kadang dipanggil anggaran putaran, adalah teknik pengesahan model yang digunakan untuk menilai bagaimana hasil analisis statistik akan umum kepada set data bebas. Ia digunakan terutamanya untuk penetapan matlamat ramalan dan mahu menganggarkan ketepatan model ramalan dalam amalan. - wikipedia.com

Langkah 4: Latihan Pengelas

Akhirnya, kami bersedia untuk kembali dan melaksanakan kelas sentimenalisis. Jika anda belum perasan lagi, sebahagian besar pembelajaran mesin adalah mengenai mengumpul dan memanipulasi data;

Untuk melaksanakan kelas analisis sentimen kami, kami mempunyai tiga algoritma klasifikasi yang ada:

• Klasifikasi vektor sokongan
• Knearest Neighbor
• Bayes semulajadi

Untuk latihan ini, kami akan menggunakan yang paling mudah, pengelas Bayes naif, jadi mari terus mengemas kini kelas kami untuk melaksanakan kaedah kereta api:

<?php 
    public function __construct(string $filepath, int $features, bool $headingRow = true)
    {
        if (!file_exists($filepath)) {
            throw FileException::missingFile(basename($filepath));
        }

        if (false === $handle = fopen($filepath, 'rb')) {
            throw FileException::cantOpenFile(basename($filepath));
        }

        if ($headingRow) {
            $data = fgetcsv($handle, 1000, ',');
            $this->columnNames = array_slice($data, 0, $features);
        } else {
            $this->columnNames = range(0, $features - 1);
        }

        while (($data = fgetcsv($handle, 1000, ',')) !== false) {
            $this->samples[] = array_slice($data, 0, $features);
            $this->targets[] = $data[$features];
        }
        fclose($handle);
    }

Seperti yang anda lihat, kami membiarkan PHP-ML melakukan semua mengangkat berat untuk kami. Kami hanya mencipta abstraksi yang bagus untuk projek kami. Tetapi bagaimana kita tahu jika pengelas kita benar -benar latihan dan bekerja? Sudah tiba masanya untuk menggunakan testsamples dan testlabels kami.

Langkah 5: Uji ketepatan pengelas

kita perlu melaksanakan kaedah ramalan sebelum kita terus menguji pengelas kita:

<code>{
    "name": "amacgregor/phpml-exercise",
    "description": "Example implementation of a Tweet sentiment analysis with PHP-ML",
    "type": "project",
    "require": {
        "php-ai/php-ml": "^0.4.1"
    },
    "license": "Apache License 2.0",
    "authors": [
        {
            "name": "Allan MacGregor",
            "email": "amacgregor@allanmacgregor.com"
        }
    ],
    "autoload": {
        "psr-4": {"PhpmlExercise\": "src/"}
    },
    "minimum-stability": "dev"
}</code>

Begitu juga, PHP-ML membantu kami dan melakukan semua pengangkat berat untuk kami. Mari kita kemas kini kelas ClassifyTweets dengan sewajarnya:

<code>composer install
</code>

Akhirnya, kita memerlukan cara untuk menguji ketepatan model latihan kami; Dalam kes kami, kami berminat dengan ketepatan model. Mari lihat kod:

<?php namespace PhpmlExercise;

require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use Phpml\Dataset\CsvDataset;

$dataset = new CsvDataset('datasets/raw/Tweets.csv',1);

foreach ($dataset->getSamples() as $sample) {
    print_r($sample);
}

kita harus melihat sesuatu yang serupa dengan yang berikut:

<code>Array( [0] => 569587371693355008 )
Array( [0] => 569587242672398336 )
Array( [0] => 569587188687634433 )
Array( [0] => 569587140490866689 )
</code>

Kesimpulan

jawatan ini agak lama, jadi mari kita semak apa yang telah kita pelajari setakat ini:

• Mempunyai dataset yang baik dari awal adalah penting untuk melaksanakan algoritma pembelajaran mesin.
• Perbezaan antara pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan.
• Makna dan penggunaan pengesahan silang dalam pembelajaran mesin.
• vektorisasi dan transformasi adalah penting untuk menyediakan dataset teks untuk pembelajaran mesin.
• Bagaimana untuk melaksanakan analisis sentimen Twitter dengan menggunakan pengelas Naive Bayes PHP-ML.

Artikel ini juga berfungsi sebagai pengenalan kepada perpustakaan PHP-ML dan berharap dapat memberi anda pemahaman yang baik tentang ciri-ciri perpustakaan dan bagaimana untuk membenamkannya dalam projek anda sendiri.

Akhirnya, artikel ini tidak semestinya komprehensif, dan masih terdapat banyak perkara untuk belajar, memperbaiki dan mencuba;

Gantikan algoritma Naive Bayes dengan algoritma mesin vektor sokongan.
Jika anda cuba melawan dataset penuh (14,000 baris), anda mungkin melihat intensi memori proses. Cuba untuk melaksanakan kegigihan model supaya anda tidak perlu melatih setiap kali anda menjalankannya.
Gerakkan generasi dataset ke kelas penolongnya sendiri.

Saya harap anda dapati artikel ini berguna. Jika anda mempunyai beberapa idea aplikasi atau sebarang pertanyaan mengenai PHP-ML, jangan ragu untuk menyebutnya di bahagian komen di bawah!

Soalan Lazim pada Pembelajaran Mesin PHP untuk Analisis Sentimen Tweet (FAQ)

Bagaimana untuk meningkatkan ketepatan analisis sentimen?

Meningkatkan ketepatan analisis sentimen melibatkan pelbagai strategi. Pertama, pastikan data latihan anda bersih dan relevan mungkin. Ini bermakna memadam sebarang data yang tidak berkaitan seperti kata -kata berhenti, tanda baca, dan URL. Kedua, pertimbangkan untuk menggunakan algoritma yang lebih kompleks. Walaupun pengelas Bayes Naive adalah titik permulaan yang hebat, algoritma lain seperti mesin vektor sokongan (SVM) atau model pembelajaran mendalam mungkin memberikan hasil yang lebih baik. Akhirnya, pertimbangkan untuk menggunakan dataset yang lebih besar untuk latihan. Lebih banyak data model anda boleh belajar, semakin tepatnya.

Bolehkah saya menggunakan bahasa lain selain PHP untuk analisis sentimen?

Ya, anda boleh menggunakan bahasa pengaturcaraan lain untuk analisis sentimen. Sebagai contoh, Python telah menjadi pilihan yang popular untuk perpustakaan pembelajaran mesinnya yang luas seperti NLTK, TextBlob, dan Scikit-Learn. Walau bagaimanapun, PHP juga boleh digunakan dengan berkesan untuk analisis sentimen, terutamanya jika anda sudah biasa dengan bahasa atau jika projek anda dibina di atas kerangka PHP.

Bagaimana menangani ironi dan antonim dalam analisis emosi?

Penyelesaian masalah ironi dan antonim dalam analisis sentimen adalah tugas yang mencabar. Ciri -ciri bahasa ini sering melibatkan sesuatu tetapi bermakna sebaliknya, yang sukar untuk difahami oleh model pembelajaran mesin. Satu pendekatan adalah menggunakan model yang lebih kompleks yang dapat memahami konteksnya, seperti model pembelajaran mendalam. Pendekatan lain ialah menggunakan model pengesanan satirikal khusus yang boleh dilatih menggunakan dataset komen satir.

Bagaimana menggunakan analisis sentimen untuk platform media sosial yang lain?

Prinsip analisis sentimen boleh digunakan untuk sebarang data teks, termasuk jawatan dari platform media sosial yang lain. Perbezaan utama ialah bagaimana anda mengumpul data. Setiap platform media sosial mempunyai API sendiri untuk mengakses jawatan pengguna, jadi anda perlu mengenali API platform yang anda minati.

Bolehkah saya menggunakan analisis sentimen untuk bahasa selain bahasa Inggeris?

Ya, analisis sentimen boleh digunakan dalam mana -mana bahasa. Walau bagaimanapun, keberkesanan analisis bergantung kepada kualiti data latihan anda. Jika anda menggunakan bahasa selain bahasa Inggeris, anda perlu menggunakan dataset bahasa itu untuk melatih model anda. Sesetengah perpustakaan pembelajaran mesin juga secara langsung menyokong pelbagai bahasa.

Bagaimana untuk memvisualisasikan hasil analisis sentimen?

Terdapat banyak cara untuk memvisualisasikan hasil analisis sentimen. Pendekatan yang sama adalah menggunakan carta bar untuk menunjukkan bilangan tweet positif, negatif, dan neutral. Pendekatan lain adalah menggunakan awan perkataan untuk memvisualisasikan kata -kata yang paling biasa digunakan dalam data. PHP mempunyai beberapa perpustakaan untuk mewujudkan visualisasi ini, seperti PCHART dan GD.

Bagaimana menggunakan analisis sentimen dalam aplikasi praktikal?

Analisis emosi mempunyai banyak aplikasi praktikal. Perniagaan boleh menggunakannya untuk memantau pendapat pelanggan mengenai produk atau perkhidmatan mereka, ahli politik boleh menggunakannya untuk mengukur pendapat umum mengenai isu -isu dasar, dan penyelidik boleh menggunakannya untuk mengkaji trend sosial. Kemungkinannya tidak berkesudahan.

Bagaimana menangani emojis dalam analisis sentimen?

emojis boleh membawa maklumat emosi yang penting, jadi penting untuk memasukkannya dalam analisis anda. Salah satu cara ialah menggantikan setiap emoji dengan keterangan teksnya sebelum memasukkan data ke dalam model. Terdapat perpustakaan yang dapat membantu anda melakukan ini, seperti emojione PHP.

Bagaimana menangani kesilapan ejaan dalam analisis sentimen?

Kesalahan spellow boleh menjadi cabaran dalam analisis sentimen. Salah satu cara ialah menggunakan pemeriksa ejaan untuk membetulkan ralat sebelum memasukkan data ke dalam model. Pendekatan lain ialah menggunakan model yang boleh mengendalikan kesilapan ejaan, seperti model pembelajaran mendalam.

Bagaimana untuk mengekalkan model analisis sentimen saya terkini?

Memelihara model analisis sentimen anda yang terkini melibatkan latihan semula dengan kerap menggunakan data baru. Ini memastikan bahawa model anda selaras dengan penggunaan bahasa dan perubahan emosi. Anda boleh mengautomasikan proses ini dengan menyediakan rancangan untuk melatih semula model.

Atas ialah kandungan terperinci Cara Menganalisis Sentimen Tweet Dengan Pembelajaran Mesin PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!