【问题标题】:Text Classification - what can you do vs. what are your capabilities?文本分类 - 你能做什么与你的能力是什么?
【发布时间】:2020-01-10 21:23:46
【问题描述】:

文本分类基本上适用于输入的训练句子。句子中很少或更少的变体确实有效。但是当有这样的场景时

你能做什么>你有什么能力

这种情况不适用于常规分类或机器人构建平台。

是否有任何分类方法可以帮助我实现这一目标?

【问题讨论】:

  • 您遇到过哪些编程困难需要帮助?
  • 更多的是如何提问而不是编程问题。你认为我应该把它放在 datascience stackexchange 上吗?
  • 不确定,但我认为您写的问题不适合这里。

标签: nlp classification stanford-nlp text-classification azure-language-understanding


【解决方案1】:

您要解决的问题称为语义文本相似性,是一个众所周知且经过深入研究的领域。

即使您的数据是否被标记,也有许多不同的方法可以解决这个问题。 例如,Google 发布了Universal Sentence Encoder (code example),旨在判断两个句子是否与您的情况相似。

另一个例子是您可以在Quora Question Pairs Kaggle competition 中找到的任何解决方案。

也有针对这个问题的数据集,比如可以找 SemEval STS(STS for Semantic Textual Similarity),或者PAWS dataset

【讨论】:

  • 啊!这是我正在寻找的起点。谢谢@bluesummers
  • 很高兴为您提供帮助,我将不胜感激和一个漂亮的绿色复选标记:)
猜你喜欢
  • 1970-01-01
  • 1970-01-01
  • 1970-01-01
  • 2012-11-17
  • 2020-07-09
  • 1970-01-01
  • 2016-11-18
  • 1970-01-01
  • 1970-01-01
相关资源
最近更新 更多