Bagaimana untuk menggunakan PHP untuk pembelajaran mesin dan pemahaman bahasa semula jadi?

Dengan pembangunan kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin, semakin ramai pembangun mula menumpukan pada pemprosesan bahasa semula jadi dan analisis data pintar. Menggunakan PHP untuk pembelajaran mesin dan pemahaman bahasa semula jadi juga telah menjadi topik hangat. PHP ialah bahasa pengaturcaraan yang kaya dengan ciri dengan sejumlah besar perpustakaan dan alatan matang yang boleh melaksanakan pembelajaran mesin dan tugas pemprosesan bahasa semula jadi dengan mudah. Jika anda juga ingin mengetahui cara melaksanakan tugas-tugas ini dalam PHP, kemudian baca yang berikut.

1. Pasang sambungan PHP

Sebelum menggunakan PHP untuk pembelajaran mesin dan pemprosesan bahasa semula jadi, anda perlu memasang beberapa sambungan PHP yang diperlukan. Sambungan PHP memberi anda akses kepada alat pembelajaran mesin biasa dan alat pemprosesan bahasa semula jadi dalam PHP.

Berikut ialah beberapa sambungan PHP yang paling biasa digunakan:

• PHP-ML: ialah perpustakaan pembelajaran mesin PHP yang ringkas dan berkuasa yang menyediakan pelbagai algoritma pembelajaran mesin yang biasa digunakan dan alat prapemprosesan.
• Stanford CoreNLP: Menyediakan keupayaan pemahaman bahasa semula jadi.
• PHP-TensorFlow: Menyediakan antara muka untuk menggunakan Google TensorFlow untuk tugasan pembelajaran mendalam.

Anda boleh memasang sambungan ini dengan mudah melalui pengurus pakej seperti Komposer atau PECL.

2. Penyediaan dan pembersihan data

Sebelum melakukan pembelajaran mesin dan pemprosesan bahasa semula jadi, anda perlu menyediakan dan membersihkan data. Penyediaan dan pembersihan data yang betul boleh meningkatkan ketepatan dan kecekapan algoritma.

Berikut ialah beberapa amalan untuk penyediaan dan pembersihan data:

• Penyawaian data: Untuk data berangka, penyeragaman boleh meningkatkan ketepatan algoritma pembelajaran mesin. Standardisasi menukar data berangka ke dalam skor-z dengan menolak setiap nilai daripada min dan kemudian membahagikan dengan sisihan piawainya.
• Mengendalikan nilai yang hilang: Anda perlu menganalisis set data dan menentukan sumber nilai yang hilang. Kaedah yang biasa digunakan untuk menangani nilai yang hilang termasuk imputasi min, imputasi median dan imputasi jiran terdekat.
• Penukaran data: Sesetengah algoritma pembelajaran mesin (seperti algoritma pengelompokan) perlu menukar data kepada ukuran jarak Euclidean. Selain itu, anda perlu melakukan transformasi penunjuk untuk menukar data kategori kepada pengekodan berangka.

3. Algoritma Pembelajaran Mesin

Sebelum melakukan tugasan pembelajaran mesin, anda perlu memahami algoritma pembelajaran mesin yang berbeza dan cara menggunakannya. Berikut ialah pengenalan kepada beberapa algoritma pembelajaran mesin:

• Pembelajaran diselia: Pembelajaran diselia ialah kaedah pembelajaran berdasarkan data sedia ada yang boleh mengklasifikasikan atau meramal data baharu. Algoritma pembelajaran diselia yang biasa digunakan termasuk regresi linear, regresi logistik, mesin vektor sokongan (SVM) dan pepohon keputusan.
• Pembelajaran tanpa pengawasan: Pembelajaran tanpa pengawasan ialah kaedah pembelajaran yang boleh melaksanakan tugas seperti mengelompokkan data tanpa campur tangan manusia. Algoritma pembelajaran tanpa pengawasan yang biasa digunakan termasuk algoritma K-means, DBSCAN dan pengelompokan hierarki.
• Pembelajaran mendalam: Pembelajaran mendalam ialah kaedah pembelajaran mesin yang dilaksanakan melalui rangkaian saraf berbilang lapisan. Algoritma pembelajaran mendalam yang biasa digunakan termasuk rangkaian neural konvolusi (CNN), rangkaian saraf berulang (RNN) dan rangkaian ingatan jangka pendek (LSTM) yang panjang.

Sebelum melaksanakan algoritma, anda perlu menilai ketepatan model. Satu cara untuk menilai ketepatan ialah menggunakan pengesahan silang.

4. Pemprosesan Bahasa Asli

Pemprosesan Bahasa Asli (NLP) ialah teknologi yang melibatkan pemahaman dan pemprosesan bahasa manusia. Berikut ialah beberapa tugas NLP:

• Tokenisasi: Pisahkan teks kepada perkataan atau frasa.
• Teg sebahagian daripada pertuturan: Tentukan bahagian pertuturan perkataan teks.
• Pengiktirafan entiti bernama (NER): Mengecam entiti yang dinamakan dalam teks, seperti nama orang, nama tempat, nama organisasi, dsb.
• Analisis Sentimen: Tentukan sama ada teks bermuatan emosi.

Stanford CoreNLP ialah salah satu alatan yang biasa digunakan untuk NLP, yang boleh melaksanakan tugas seperti pembahagian perkataan, analisis sintaksis, pengecaman entiti dan analisis sentimen. Anda boleh menyepadukannya ke dalam aplikasi PHP anda menggunakan sambungan PHP-Stanford-CoreNLP.

5. Kes Praktikal

Berikut ialah kod pembelajaran mesin asas berdasarkan perpustakaan PHP-ML, yang menggunakan pengelas mesin vektor sokongan (SVM) pada bunga iris set data Kelaskan:

<?php
require_once 'vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationSVC;
use PhpmlDatasetDemoIrisDataset;
use PhpmlMetricAccuracy;
use PhpmlSplitRandomSplit;

$dataset = new IrisDataset();
$randomSplit = new RandomSplit($dataset, 0.3);

$classifier = new SVC();
$classifier->train($randomSplit->getTrainSamples(), $randomSplit->getTrainLabels());

$predicted = $classifier->predict($randomSplit->getTestSamples());
$accuracy = Accuracy::score($randomSplit->getTestLabels(), $predicted);

echo "Accuracy: $accuracy
";

Kod ini membahagikan set data secara rawak kepada set latihan dan set ujian. Selepas itu, SVC digunakan untuk melatih pengelas SVM, dan kemudian ramalan dibuat pada set ujian. Akhir sekali, ketepatan ramalan diukur menggunakan kaedah Accuracy::score.

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kami memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk pembelajaran mesin dan pemprosesan bahasa semula jadi. Kami membincangkan beberapa konsep asas penyediaan dan pembersihan data, algoritma pembelajaran mesin dan pemprosesan bahasa semula jadi. Kami juga menyediakan contoh pembelajaran mesin menggunakan perpustakaan PHP-ML. Saya harap artikel ini dapat membantu anda memulakan pembelajaran mesin PHP dan pemprosesan bahasa semula jadi dengan cepat.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan PHP untuk pembelajaran mesin dan pemahaman bahasa semula jadi?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!