この記事は、Wern Anchetaによって査読されました。 SetePointのすべてのピアレビューアーズに感謝します。

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最近、誰(shuí)もが機(jī)械學(xué)習(xí)について話しているようです。ソーシャルメディアのストリームには、ML、Python、Tensorflow、Spark、Scala、Goなどに関する投稿があります。

はい、機(jī)械學(xué)習(xí)とPHPはどうですか？幸いなことに、誰(shuí)かがこの質(zhì)問(wèn)を提起するだけでなく、次のプロジェクトで使用できる一般的な機(jī)械學(xué)習(xí)ライブラリを開(kāi)発することに夢(mèng)中でした。この投稿では、PHPの機(jī)械學(xué)習(xí)ライブラリであるPHP-MLをご覧ください。センチメント分析クラスを作成します。センチメント分析クラスは、後で獨(dú)自のチャットボットやTwitterbotsで再利用できるようにします。この記事の主な目標(biāo)は次のとおりです

機(jī)械學(xué)習(xí)とセンチメント分析に関する一般的な概念を探索します
php-ml
• の関數(shù)と短所を確認(rèn)します
• に対処する問(wèn)題を定義します
PHPで機(jī)械學(xué)習(xí)をしようとすることは完全にクレイジーな目標(biāo)ではないことを証明します（オプション）

より良いPHP開(kāi)発ツールとテクノロジーを読んで、あなたをより良い開(kāi)発者にしてください！この本を読むこの本を読んでください！

キーポイント

PHP-MLは、感情分析などの小規(guī)模アプリケーションに適したユニバーサルPHP機(jī)械學(xué)習(xí)ライブラリです。

• このチュートリアルでは、PHP-MLを使用して、監(jiān)視された學(xué)習(xí)技術(shù)に焦點(diǎn)を當(dāng)てたツイートの分析に専念する感情分析ツールを構(gòu)築する方法を示しています。
• センチメント分析の重要なステップは、データセットから関連する機(jī)能とラベルを選択することを含むデータを準(zhǔn)備することです。
• テキストデータには、トークン化やベクトル化などの特定の前処理が必要であり、ツイートを機(jī)械學(xué)習(xí)モデルに適した形式に変換します。
• ナイーブベイズ分類(lèi)器は、分類(lèi)されたデータを簡(jiǎn)単かつ効率的に処理するため、例で使用されます。
この記事は、正確な感情的分類(lèi)を確保するために、トレーニングモデル向けのクリーンで関連するデータセットの重要性を強(qiáng)調(diào)しています。
• 機(jī)械學(xué)習(xí)とは何ですか？

機(jī)械學(xué)習(xí)は、「明示的なプログラミングなしでコンピューターが學(xué)習(xí)する能力」を與えることに焦點(diǎn)を當(dāng)てた人工知能のサブセットです。これは、特定のデータセットから「學(xué)習(xí)」できる一般的なアルゴリズムを使用することによって達(dá)成されます。

たとえば、機(jī)械學(xué)習(xí)の一般的な使用は分類(lèi)です。分類(lèi)アルゴリズムは、データを異なるグループまたはカテゴリに分割するために使用されます。分類(lèi)アプリケーションの例には、次のものがあります

• 電子メールスパムフィルター
• 市場(chǎng)セグメント
• 詐欺検出

機(jī)械學(xué)習(xí)は、多くの異なるタスクをカバーする一般的なアルゴリズムの一般的な用語(yǔ)であり、主に學(xué)習(xí)方法に従って2種類(lèi)のアルゴリズムに分割されています。

監(jiān)視された學(xué)習(xí)

監(jiān)視された學(xué)習(xí)では、ラベル付きデータを使用してアルゴリズムをトレーニングします。これは、入力オブジェクト（ベクトル）の形式を取得し、アロゴリズムがトレーニングデータを分析し、いわゆる推論関數(shù)を生成します。新しい非標(biāo)識(shí)データセット。

この投稿の殘りの部分では、監(jiān)視された學(xué)習(xí)に焦點(diǎn)を當(dāng)て、両方のアルゴリズムが等しく重要であると考えていることを覚えておいてください。データのタグ。

監(jiān)視されていない學(xué)習(xí)

一方、このタイプの學(xué)習(xí)は、最初からラベル付けされていないデータを使用しています。データセットの必要な出力値がわからないため、データセットから推論を描くことができます。

php-ml

PHP Machine Learningの新しい方法であると主張するライブラリであるPHP-MLを知っています。ライブラリは、データの前処理、交差検証、および特徴抽出のためのアルゴリズム、ニューラルネットワーク、ツールを?qū)g裝しています。

最初に、PHPは機(jī)械學(xué)習(xí)のための珍しい選択であることを認(rèn)めます。なぜなら、言語(yǔ)の利點(diǎn)は機(jī)械學(xué)習(xí)アプリケーションにはあまり適していないからです。つまり、すべての機(jī)械學(xué)習(xí)アプリケーションがPEBレベルのデータを処理し、多くの計(jì)算を?qū)g行する必要があるわけではありません。簡(jiǎn)単なアプリケーションでは、PHPとPHP-MLを使用できるはずです。

このライブラリの最良のユースケースは、スパムフィルターであろうとセンチメント分析であろうと、分類(lèi)子の実裝です。分類(lèi)問(wèn)題を定義し、プロジェクトでPHP-MLを使用する方法を理解するために、段階的にソリューションを構(gòu)築します。

質(zhì)問(wèn)

PHP-MLを?qū)g裝し、アプリケーションに機(jī)械學(xué)習(xí)を追加するプロセスの例を挙げると、解決する興味深い問(wèn)題を見(jiàn)つけたかったのです。分類(lèi)器を表示しますか？

成功した機(jī)械學(xué)習(xí)プロジェクトを構(gòu)築するために必要な重要な要件の1つは、優(yōu)れた開(kāi)始データセットです。データセットは、分類(lèi)器を分類(lèi)された例に対してトレーニングできるため、重要です。航空會(huì)社の最近の大規(guī)模な騒音により、航空會(huì)社に顧客のツイートを使用するよりも優(yōu)れたデータセットは何ですか？

幸いなことに、kaggle.ioのおかげで、既にツイートデータセットを使用できます。このリンクを使用して、WebサイトからT(mén)witter US Airlines Sentimentデータベースをダウンロードできます

solution

最初に取り組むデータセットを見(jiàn)てみましょう。元のデータセットには、次の列が含まれています

• tweet_id
• airline_sentiment
• airline_sentiment_confidence
• negativereason
• negativereason_confidence
• 航空會(huì)社
• airline_sentiment_gold
• name
• negativereason_gold
• retweet_count
• テキスト
• tweet_coord
• tweet_created
• tweet_location
• user_timezone

そして、次の例のように見(jiàn)えます（橫にスクロールできるテーブル）：

tweet_id airline_sentiment airline_sentiment_confience_confidence negativereason negativereason_confidencenegativereason_confidence namenegativer eason_goldretweet_counttext user_timezone 570306133677777777777777777777777777777777777777760513 （米國(guó)とカナダ）570301130888122368ポジティブ0.3486 0.0 Virgin America 0 @VirginAmerica Prusあなたは體験にコマーシャルを追加しました…5703010836728133371 America Yvonnalynn 0 @VirginAmerica私は今日ではありませんでした... 2015-02-24 11:15:48 -0800 jnardino 0“ @virginAmericaゲストの顔に不快な「エンターテイメント」を爆破するのは本當(dāng)に攻撃的であり、彼らは少し頼りになっています」 1.0 virgin America Jnardino 0 @VirginAmericaを伝えることはできません。それはそれについて本當(dāng)に大きな悪いことです2015-02-24 11:14:45 -0800 Pacific Time（US＆Canada）570300767074181121ネガティブ1.0 0「@VirginAmericaは、この演奏がなかった座席に30ドルを支払います。ポジティブ0.6745 0.0バージンアメリカCJmcginnis 0カナダ）57030024855349120ニュートラル0.634バージンアメリカパイロット0 11:12:29 -0800ロサンゼルスパシフィックタイム（US＆カナダ）このファイルには14,640のツイートが含まれているため、私たちにとってはうまく機(jī)能するデータセットです。現(xiàn)在、私たちが持っている列の數(shù)があるので、実用的な目的よりも多くのデータがあります。

• テキスト
• airline_sentiment

テキストが私たちの特徴になり、Airline_Sentimentが私たちのターゲットになります。殘りの列は、私たちの演習(xí)では使用されないため廃棄できます。プロジェクトを作成し、次のファイルで作曲家を初期化することから始めましょう。

<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>

作曲家の紹介が必要な場(chǎng)合は、こちらを參照してください。

正しくセットアップするために、tweets.csvデータファイルをロードするクイックスクリプトを作成し、必要なデータがあることを確認(rèn)します。プロジェクトルートディレクトリのReviewDataset.phpとして次のコードをコピーしてください：

<?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);
}

さあ、PHP ReviewDataset.phpを使用してスクリプトを?qū)g行します。出力を見(jiàn)てみましょう。

これは今は役に立たないように見(jiàn)えますよね？ CSVDatasetクラスを見(jiàn)て、內(nèi)部で何が起こっているのかをよりよく理解しましょう。

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

CSVDATASETコンストラクターは、3つのパラメーターを取ります

ソースCSVへのファイルパス

<?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);
    }

ファイル內(nèi)の機(jī)能の數(shù)の整數(shù)を指定

最初の行がタイトルであるかどうかを示すブール値

よく見(jiàn)ると、クラスがCSVファイルを2つの內(nèi)部配列にマッピングしていることがわかります：サンプルとターゲット。
• samples
には、ファイルによって提供されるすべての特性が含まれ、
• ターゲット
には既知の値（負(fù)、正、またはニュートラル）が含まれます。

上記のコンテンツに基づいて、CSVファイルが従う必要がある形式は次のとおりです。

動(dòng)作を続けるために必要な列のみを含むクリーンなデータセットを生成する必要があります。このスクリプトをgeneratecleandataset.php：と呼びましょう 複雑すぎるものはありません。仕事をするのに十分です。 php generatecleandataset.phpで実行しましょう。

さあ、ReviewDataset.phpスクリプトをクリーンなデータセットに向けましょう：

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

bam！これは私たちが使用できるデータです！これまでのところ、データを操作するための簡(jiǎn)単なスクリプトを作成しています。次に、SRC/分類(lèi)/SentimentAnalysis.phpの下で新しいクラスの作成を開(kāi)始します。

<?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);
}

感情のクラスは、感情分析クラスで2つの機(jī)能を使用する必要があります。

データセットを使用してサンプルとラベル、およびいくつかのオプションのパラメーターをトレーニングするトレーニング関數(shù)。

<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>

非標(biāo)識(shí)データセットを取得し、トレーニングデータに基づいてラベルのセットを割り當(dāng)てる予測(cè)関數(shù)。

<?php namespace PhpmlExercise\Classification;

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

プロジェクトのルートディレクトリにclassifytweets.phpという名前のスクリプトを作成します。このスクリプトを使用して、センチメント分析クラスをインスタンス化してテストします。使用するテンプレートは次のとおりです

ステップ1：データセットを読み込みます

• 以前の例では、CSVをデータセットオブジェクトにロードするために使用できるコードが既にあります。同じコードを使用して、いくつかの調(diào)整を行います：
これにより、分類(lèi)器のトレーニングに使用する機(jī)能（この場(chǎng)合はツイートテキスト）のみを含むフラット配列が生成されます。

ステップ2：データセットを準(zhǔn)備

今、元のテキストを使用して、そのテキストを分類(lèi)子に渡すことは、それぞれのツイートが本質(zhì)的に異なるため、有用でも正確でもありません。幸いなことに、分類(lèi)または機(jī)械學(xué)習(xí)アルゴリズムを適用しようとするときにテキストを処理する方法があります。この例では、次の2つのクラスを使用します。

トークンカウントベクター化器：これにより、テキストサンプルセットがトークンカウントベクトルに変換されます。基本的に、ツイートの各単語(yǔ)は一意の數(shù)字になり、特定のテキストサンプルに単語(yǔ)が表示される回?cái)?shù)を追跡します。
TF-IDFコンバーター：ターム周波數(shù) - インターバースドキュメント周波數(shù)は周波數(shù)の略語(yǔ)であり、これはコレクションまたはコーパスのドキュメントに対する?yún)g語(yǔ)の重要性を反映するように設(shè)計(jì)された數(shù)値統(tǒng)計(jì)です。

テキストベクトル化者から始めましょう：

<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>

次に、TF-IDFコンバーターを適用してください：

<code>composer install
</code>

サンプル配列は、分類(lèi)器が簡(jiǎn)単に理解できる形式を使用するようになりました。まだ完了していません。各サンプルを?qū)潖辘工敫星椁钎蕞`クする必要があります。

ステップ3：トレーニングデータセットを生成します

幸いなことに、PHP-MLはすでにこの要件をカバーしており、コードは非常に簡(jiǎn)単です：

<?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);
}

このデータセットを引き続き使用し、分類(lèi)器をトレーニングできます。ただし、検証として使用されるテストデータセットが不足しているため、トレーニングデータセットとモデルの精度セットをテストするためのはるかに小さなデータの2つの部分に、元のデータセットを少し「チート」し、元のデータセットを分割します。

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

この方法は、交差検証と呼ばれます。この用語(yǔ)は統(tǒng)計(jì)から來(lái)ており、次のように定義できます。

回転推定とも呼ばれることもある

クロス検証は、統(tǒng)計(jì)分析の結(jié)果が獨(dú)立したデータセットにどのように一般化するかを評(píng)価するために使用されるモデル検証手法です。これは主に予測(cè)の目標(biāo)設(shè)定に使用されており、実際に予測(cè)モデルの精度を推定したいと考えています。 - wikipedia.com

ステップ4：分類(lèi)子のトレーニング

最後に、センチメンタナリシスクラスを返して実裝する準(zhǔn)備ができました。まだ気づいていない場(chǎng)合、機(jī)械學(xué)習(xí)の大部分は、データを収集して操作することです。

センチメント分析クラスを?qū)g裝するには、3つの利用可能な分類(lèi)アルゴリズムがあります。

サポートベクトル分類(lèi)

knearest neighbor
ナチュラルベイズ
この演習(xí)では、最も単純なものであるNaive Bayes分類(lèi)器を使用します。クラスを更新して、列車(chē)の方法を?qū)g裝しましょう。
• あなたが見(jiàn)ることができるように、私たちはPHP-MLに私たちのためにすべての重い持ち上げをさせます。プロジェクトのための素晴らしい抽象化を作成しました。しかし、分類(lèi)子が本當(dāng)にトレーニングと機(jī)能しているかどうかをどのようにして知ることができますか？テストサンプルとテストラベルを使用する時(shí)が來(lái)ました。

ステップ5：分類(lèi)器の精度をテスト

分類(lèi)子をテストし続ける前に、予測(cè)方法を?qū)g裝する必要があります。

<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>

同様に、PHP-MLは私たちを助け、私たちのためにすべての重い持ち上げをしました。それに応じてclassifytweetsクラスを更新しましょう：

<code>composer install
</code>

最後に、トレーニングモデルの精度をテストする方法が必要です。私たちの場(chǎng)合、モデルの精度に興味があります。コードを見(jiàn)てみましょう：

<?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);
}

次のようなものが表示されるはずです：

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

結(jié)論

この投稿は少し長(zhǎng)いので、これまでに學(xué)んだことを見(jiàn)てみましょう。

最初から優(yōu)れたデータセットを使用することは、機(jī)械學(xué)習(xí)アルゴリズムを?qū)g裝するために不可欠です。
監(jiān)督された學(xué)習(xí)と教師のない學(xué)習(xí)の違い。
機(jī)械學(xué)習(xí)における交差検証の意味と使用。
ベクトル化と変換は、機(jī)械學(xué)習(xí)用のテキストデータセットを準(zhǔn)備するために不可欠です。
PHP-MLの素樸なベイズ分類(lèi)器を使用してTwitterセンチメント分析を?qū)g裝する方法。

この記事は、PHP-MLライブラリの紹介としても機(jī)能し、ライブラリの機(jī)能と自分のプロジェクトに埋め込む方法をよく理解したいと考えています。

最後に、この記事は決して包括的ではなく、學(xué)習(xí)、改善、実験に役立つ多くのアイデアがあります。

ナイーブベイズアルゴリズムをサポートベクトルマシンアルゴリズムに置き換えます。

• 完全なデータセット（14,000行）に対して実行しようとすると、プロセスのメモリ集中性に気付く場(chǎng)合があります。モデルの永続性を?qū)g裝して、実行するたびにトレーニングする必要がないようにしてください。
• データセット生成を獨(dú)自のヘルパークラスに移動(dòng)します。
この記事が便利だと思います。 PHP-MLに関するいくつかのアプリケーションのアイデアや質(zhì)問(wèn)がある場(chǎng)合は、以下のコメントセクションでお?dú)葺Xにお問(wèn)い合わせください。

ツイートセンチメント分析のためのPHP機(jī)械學(xué)習(xí)のFAQ（FAQ）

感情分析の精度を改善する方法は？

感情分析の精度を改善するには、さまざまな戦略が含まれます。まず、トレーニングデータが可能な限りクリーンで関連性があることを確認(rèn)してください。これは、停止単語(yǔ)、句読點(diǎn)、URLなどの無(wú)関係なデータを削除することを意味します。次に、より複雑なアルゴリズムの使用を検討します。ナイーブベイズ分類(lèi)器は優(yōu)れた出発點(diǎn)ですが、サポートベクターマシン（SVM）やディープラーニングモデルなどの他のアルゴリズムがより良い結(jié)果をもたらす可能性があります。最後に、トレーニングに大きなデータセットを使用することを検討してください。モデルが學(xué)習(xí)できるデータが多いほど、より正確になります。

感情分析にPHP以外の言語(yǔ)を使用できますか？

はい、センチメント分析に他のプログラミング言語(yǔ)を使用できます。たとえば、Pythonは、NLTK、TextBlob、Scikit-Learnなどの広範(fàn)な機(jī)械學(xué)習(xí)ライブラリに人気のある選択肢となっています。ただし、特に言語(yǔ)に既に精通している場(chǎng)合、またはPHPフレームワークにプロジェクトが構(gòu)築されている場(chǎng)合、PHPは感情分析に効果的に使用できます。

感情分析において皮肉と反意語(yǔ)に対処する方法は？

センチメント分析における皮肉と反意語(yǔ)のトラブルシューティングは困難な作業(yè)です。これらの言語(yǔ)の特徴は、しばしば何かを言うことを伴いますが、反対を意味します。これは、機(jī)械學(xué)習(xí)モデルが理解するのが難しいです。 1つのアプローチは、ディープラーニングモデルなど、コンテキストを理解できるより複雑なモデルを使用することです。別のアプローチは、風(fēng)刺的なコメントのデータセットを使用してトレーニングできる特殊な風(fēng)刺検出モデルを使用することです。

他のソーシャルメディアプラットフォームにセンチメント分析を使用する方法は？

感情分析の原則は、他のソーシャルメディアプラットフォームからの投稿を含む、あらゆるテキストデータに適用できます。主な違いは、データを収集する方法です。各ソーシャルメディアプラットフォームには、ユーザー投稿にアクセスするための獨(dú)自のAPIがあるため、興味のあるプラットフォームのAPIに精通する必要があります。

英語(yǔ)以外の言語(yǔ)でセンチメント分析を使用できますか？

はい、センチメント分析は任意の言語(yǔ)で使用できます。ただし、分析の有効性は、トレーニングデータの品質(zhì)に依存します。英語(yǔ)以外の言語(yǔ)を使用している場(chǎng)合は、その言語(yǔ)のデータセットを使用してモデルをトレーニングする必要があります。一部の機(jī)械學(xué)習(xí)ライブラリは、複數(shù)の言語(yǔ)も直接サポートしています。

感情分析の結(jié)果を視覚化する方法は？

感情分析の結(jié)果を視覚化する方法はたくさんあります。一般的なアプローチは、バーチャートを使用して、肯定的、ネガティブ、ニュートラルなツイートの數(shù)を示すことです。別のアプローチは、単語(yǔ)クラウドを使用して、データで最も一般的に使用される?yún)g語(yǔ)を視覚化することです。 PHPには、PCHARTやGDなどのこれらの視覚化を作成するためのいくつかのライブラリがあります。

実際のアプリケーションでセンチメント分析を使用する方法は？

感情分析には多くの実用的なアプリケーションがあります。企業(yè)はそれを使用して製品やサービスに関する顧客の意見(jiàn)を監(jiān)視できます。政治家は、政策問(wèn)題に関する世論を測(cè)定するためにそれを使用し、研究者はそれを使用して社會(huì)的傾向を研究することができます?？赡苄预蠠o(wú)限です。

センチメント分析で絵文字に対処する方法は？

絵文字は重要な感情情報(bào)を運(yùn)ぶことができるので、分析にそれらを含めることが重要です。 1つの方法は、データをモデルに入力する前に、各絵文字をテキストの説明に置き換えることです。 PHPの絵文字など、これを行うのに役立つライブラリがあります。

センチメント分析でスペルミスを扱う方法は？

Spellowエラーは、感情分析の課題になる可能性があります。 1つの方法は、モデルにデータを入力する前に、スペルチェッカーを使用してエラーを修正することです。別のアプローチは、ディープラーニングモデルなどのスペルエラーを処理できるモデルを使用することです。

私のセンチメント分析モデルを最新の狀態(tài)に保つ方法は？

センチメント分析モデルを最新の狀態(tài)に保つには、新しいデータを使用して定期的に再訓(xùn)練することが含まれます。これにより、モデルが言語(yǔ)の使用や感情的な変化と同期していることが保証されます。モデルを再訓(xùn)練する計(jì)畫(huà)を設(shè)定することにより、このプロセスを自動(dòng)化できます。

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