PHPで機械学習（その2）：ツイート内容を学習

「PHPで機械学習（その1）：ツイートを取得しDB格納」の続きである。
今回は、収集したデータ（ツイート）を単語に分解し、学習させた結果をデータベース（SQLite）に登録していく。

機械学習にはいくつかのアルゴリズムがあるが、ここでは実装が簡単な単純ベイズ分類器を用いることにする。学習方法は簡単で、ユーザー別の単語の出現回数をデータベースに登録していけばいい。

（2021年7月11日）PHP8対応，リファラ・チェック改良

サンプル・プログラムの実行例

サンプル・プログラム

ダウンロード（PHP8対応）

圧縮ファイルの内容
BayesClassifier.php	サンプル・プログラム
pahooTwitterAPI.php	Twitter APIを利用するクラス pahooTwitterAPI。使い方は「PHPでTwitterに投稿（ツイート）する」などを参照。include_path が通ったディレクトリに配置すること。

サンプル・プログラムの流れ

「PHPで機械学習（その1）：ツイートを取得しDB格納」に加え、メソッド learnTweets が学習の中心を担う。

学習処理では TwitterAPI は使わず、テーブル $table_tweets に登録されたツイートを取りだし、形態素解析ツール MeCab を使って単語に分解していく。MeCab については「PHPで MeCabのユーザー辞書を作成する」で紹介している。

準備

  55: //SQLite DBファイル名；各自の環境に合わせて変更すること
  56: define('DBFILE', './sqlite/usertimelines.sqlite3');
  57:
  58: //MeCab実行プログラム；各自の環境に合わせて変更すること
  59: define('MECAB', 'C:\Program Files (x86)\MeCab\bin\mecab.exe');