机器学习识别句子中的重要单词答案

【问题标题】：Machine Learning to recognize important words in a sentence机器学习识别句子中的重要单词
【发布时间】：2020-07-12 07:42:07
【问题描述】：

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”了一堆这样的数据：

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?||

（我有一个句子，后跟||，然后是所有名称/位置（再次由||分隔）

我正在考虑为此使用 ML.NET，因为我最熟悉 C#，但似乎不知道如何开始。我认为Iris classification example 可能是最接近我的情况？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？还是要使用不同的语言/框架？

【问题讨论】：

你想做命名实体识别吗？
不确定这到底是什么意思，但我想从句子中提取这些名称。根本不需要验证它们 - 只需从句子中提取字符串
我想你已经在 ML.NET 中看到了issue，但它目前不可用。我会推荐 LUIS，但这可能需要更多的手动操作。

标签： c# machine-learning ml.net

【解决方案1】：

您可以轻松尝试一些像斯坦福或斯坦特这样的预先训练的网算法。可能，他们将不会为您提供足够的，所以在这一步中，您需要确定您的实体类型并制作一些标签来培训您自己的NER算法。

您可以开始查看987654321 @和Spacy NER模块。

编辑：您可以更改分类器类型以采取不同的结果。

斯坦福在线演示工具的示例结果：

【讨论】：