NLP研究者通过特征工程获取单词序列信息的传统/早期方法是什么?
我了解现有的方法,这些方法依赖于roBERT和BERT这样的深度学习模型,并且能够很好地捕获序列信息。我也知道像word2vec这样的嵌入,但是它们无法捕获序列信息。
例如,我想要一个可以区分"cat ran after the dog."和"dog ran after the cat."的特性
我想解决一个多标签的文本分类问题,但是我真的不知道如何正确地表述它,这样我就可以查找它。我的问题是:
假设我有文档"I want to learn NLP. I can do that by reading NLP books or watching tutorials on the internet. That would help me find a job in NLP."
我想把句子分为三个标签(例如)目标、方法和结果。其结果将是:
objective : I want to learn NLP
method : I can do that by reading NL
在使用doc2vec进行培训时,我得到了以下错误:
AttributeError: 'list' object has no attribute 'words' in python gensim module
这是我的密码:
# Extracting titles from csv to list
with open(query+'_titles.csv', 'rb') as f:
reader = csv.reader(f)
titlelist = list(reader)
# build
model = doc
我在这里寻求一些一般性的指导。
高级用例是这样的,我收到了一些产品文档,我需要从中提取一些信息并对其进行处理。在此之前,我需要验证文档实际上是指正确的产品。为此,我需要验证文档中的产品标题/描述是否正确。
所以我有两条短信
文本1-这是指从某个文档中提取的产品信息。
文字2-这是实际的产品标题/说明,我可以认为是正确的。
我需要验证这两种文本是否引用了相同的产品或对象。
示例:
Text 1 (to be validated) - Optimus Prime Costume, Blue, with good packaging and warranty
Text 2 (
命名实体识别(NER)是NLP文献中一个著名的问题.
它通常解决在文本中定位和分类命名实体的问题,例如Organizations和Products。
📷
我试图解决一个类似的问题,但在我看来,有点笼统。给定输入文本,我希望能够对整个文本进行全面注释;不仅是Actors和Organizations这样的特定实体,而且还有更高级别的概念,如Conditions of Applicability和Temporal Conditions,例如:
📷
增加的困难是我们嵌套了“实体”,例如(从上面):
<denotic> must, <temporal> within the sp
我正在开发一个应用程序,使用wit作为一种服务。现在,我很难训练它。在我的应用程序中,我有三个意图:
打电话
到文本
发送图片
下面是我的培训示例:
Call this number 072839485 and text this number 0623744758 and send picture to this number 0834952849.
Call this number 072839485, 0834952849 and 0623744758
在我的第一次训练中,我用所有三个意图标记了这句话,072839485为phone_number (角色to_cal
经过一点研究,我了解到标签在HTML中给它的内容下了定义。喜欢
<section>It's a section</section>
<article>It's an article</article>
因此,如果我在HTML中正确地编写了语义标记,那么它将包含更多关于文档的信息。
这很好。但是这些额外的信息有什么用呢?遵循W3C准则和所有这些都可以。但是它在性能或功能上扮演什么角色呢?这与搜索引擎优化有关吗?那怎么做?
我有一些长度不同的文本,我想把它分成不同的分句,但我也想保留主题。
例如;
# single subject
Original: "Coffee is very good, but wasn't hot enough"
split: ["Coffee is very good", "Coffee wasn't hot enough"]
Original: "Joe was the top performer of last year's dance competition, he is also a good s