NLP 将如何处理空间信息的语义搜索？

Question

给定一个与空间相关的搜索短语，例如“在火车站附近寻找咖啡馆”，用 NLP/语义搜索处理这个问题的方法是什么？

在这种情况下，所有“咖啡馆”是否都需要有一个关于它们与火车站距离（例如近/远）的定性标记？很想知道处理这类任务的思维过程。

谢谢！

Answer 1

我的处理方法是首先查看介词，在这种情况下，near 表示靠近。然后您确定参考点（火车站）。现在你找到了接近那个的cafes，即你应该有一个咖啡馆列表及其坐标，然后你将这些与火车站的坐标进行比较，返回最接近的那些。 p>

其他介词（相反）或其他描述（在同一条街上）需要相应的其他指标来评估它们是否合适。

这不是语义搜索问题，因为语言中没有任何东西可以描述某事物是接近还是远离另一事物 - 您需要将其映射到“世界”，并从非语言做出决定数据。