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Sentiment analysis example built with PHP2xAI. The project demonstrates text preprocessing, embeddings, neural network training, and inference using the PHP frontend and C++ runtime. Sentiment labels are based on the RubixML Sentiment example and are fully acknowledged.

Generare corpus e tokenizer

Eseguire i comandi dalla root del repository. Sono richiesti PHP 8.1 o superiore, le dipendenze Composer e il pacchetto PHP2xAI installato dentro vendor/antoniogweb/php2xai.

1. Generare corpus.txt

src/corpus.php raccoglie tutti i file .txt in src/train/ e src/test/, normalizza gli spazi e scrive un documento per riga:

php src/corpus.php

Il risultato è src/corpus.txt. Il corpus deve essere in UTF-8 e contenere testo normale, non ID di token o token speciali.

2. Generare tokenizer.json e tokenizer.meta.json

Il trainer PHP2xAI usa ByteLevel BPE e produce il tokenizer e i relativi metadati:

vendor/antoniogweb/php2xai/src/Tokenizer/Rust/Trainer/Bin/linux-x86_64/php2xai-tokenizer-trainer \
    --input src/corpus.txt \
    --output src/tokenizer.json \
    --vocab-size 30000 \
    --min-frequency 2

Se necessario, renderlo eseguibile:

chmod +x vendor/antoniogweb/php2xai/src/Tokenizer/Rust/Trainer/Bin/linux-x86_64/php2xai-tokenizer-trainer

Vengono creati:

src/tokenizer.json       # vocabolario, merge BPE e configurazione
src/tokenizer.meta.json  # statistiche, incluso vocabulary_size

--vocab-size è un limite massimo. La dimensione effettiva va letta da tokenizer.meta.json:

php -r '$m=json_decode(file_get_contents("src/tokenizer.meta.json"), true, 512, JSON_THROW_ON_ERROR); echo $m["vocabulary_size"].PHP_EOL;'

Il valore vocabulary_size deve coincidere con la prima dimensione della tabella degli embedding in src/model.php (V). I token speciali sono già inclusi: non aggiungere +4.

3. Generare i dataset numerici

Dopo il tokenizer, convertire i documenti in ID e label:

php src/create_dataset.php

Il comando produce src/DataLabelInt/train.txt e src/DataLabelInt/test.txt. La sequenza è lunga 1024 token e in training e inferenza deve essere usato lo stesso tokenizer.json.

Ordine completo

php src/corpus.php
vendor/antoniogweb/php2xai/src/Tokenizer/Rust/Trainer/Bin/linux-x86_64/php2xai-tokenizer-trainer \
    --input src/corpus.txt --output src/tokenizer.json \
    --vocab-size 30000 --min-frequency 2
php src/create_dataset.php

Addestramento e validazione

Gli script train.php e validate.php devono essere eseguiti dalla directory src/, perché usano percorsi relativi per vendor/, DataLabelInt/ e gli artefatti del modello.

4. Addestrare il modello

Prima di iniziare, assicurarsi di avere completato la generazione del tokenizer e dei dataset e di avere installato le dipendenze Composer nella root del progetto. Avviare quindi il training con:

cd src
php train.php

Il training usa:

DataLabelInt/train.txt come dataset di addestramento;
DataLabelInt/test.txt come dataset di validazione durante l'addestramento;
batch da 300 campioni;
20 epoche;
runtime C++ con provider Eigen.

Al termine vengono salvati nella directory src/ gli artefatti del modello, tra cui weights.json e model.json. Non eliminare o sostituire questi file prima della validazione.

5. Validare il modello

La validazione ricarica model.json e weights.json, esegue l'inferenza sul dataset DataLabelInt/test.txt e stampa il numero di campioni, le predizioni corrette, l'accuracy e il tempo trascorso:

cd src
php validate.php

Esempio di output:

Test samples: ...
Correct: ...
Accuracy: ... %
Elapsed: ... s

Per una nuova sessione di training è sufficiente rieseguire php train.php; la validazione successiva userà i nuovi pesi salvati.

antoniogweb / php2xai-sentiment

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