机器学习识别句子中的重要单词
机器学习识别句子中的重要单词
提问于 2020-03-31 17:00:13
我想使用机器学习从一个句子中提取与攀岩相关的名称/位置。我已经“分类”了一堆数据，如下所示：
Bouldering in Central Park!!||Central Park
Not the best angle but check out that latch!!! Golden Bowl (V7) in Squamish||Golden Bowl||Squamish
Does anyone have a used crash pad for sale?||(我有一句话，后面跟着||，然后是所有的名字/位置(再次用||分隔)
我正在考虑使用ML.NET来解决这个问题，因为我最熟悉C#，但似乎不知道如何开始。我想Iris classification example可能是最接近我的情况的？但我不确定
对于在ML.NET中使用什么分类模型，有什么建议吗？或者使用不同的语言/框架？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-03-31 19:30:18
您可以很容易地尝试一些预训练的NER算法，如Stanford或Spacy。可能，它们不足以满足您的需求，因此在该步骤中，您需要确定您的实体类型并进行一些标记，以训练您自己的NER算法。
您可以开始查看Stanford NER和Spacy NER模块。
编辑:您可以更改分类器类型以获得不同的结果。
斯坦福在线演示工具的示例结果：
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/60955945
复制相关文章
相似问题
社区富文本编辑器全新改版！诚邀体验～
全新交互，全新视觉，新增快捷键、悬浮工具栏、高亮块等功能并同时优化现有功能，全面提升创作效率和体验
腾讯云开发者
