如何从（单个）句子中获取上下文？答案

【问题标题】：How to get context out of a (Single) sentence?如何从（单个）句子中获取上下文？
【发布时间】：2019-03-27 15:15:25
【问题描述】：

我对 NLP 还很陌生，

我想实现一个基于python的聚类算法，它将有：

所以问题是，我有一堆声明（20 个声明 * 每个声明 5-6 个词 = 100-120 个词）都与标题声明相关。并且算法应该能够对它们进行聚类。

对于 (1) - 作为输入，首先我将有一个标题，我想从该标题中提取各种主题，例如：

TITLE : "Problem in Manufacturing Assembly Line" - 我想从中提取类似

1.机械问题

2.电气问题

3.巡线员管理

4.供应链管理问题......

并使用这些提取的主题对这些语句进行聚类。我可以执行聚类的第二个任务，但是如何从包含不超过 6-7 个单词的单个语句中提取主题？

语言：英语

知道如何解决第一个问题吗？？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

简短的版本是您需要更多数据。您可以制作一个主题模型（我建议您研究 LDA - 可能是guidedLDA），但您肯定需要更多......好吧一切。首先，6 个不同的文档还远远不够。其次，6 字/文档也不够。您是否有任何理由想从标题而不是完整文档中提取主题 - 因为至少完整文档会有更多单词？

【讨论】：

感谢您的回答。因为根据从标题中提取的主题，应向最终用户建议标签供他们选择。选定的标签将缩小需要在其中执行聚类的类。但是，是的，替代方法可能是使用整个文本（TITLE+STATEMENTS）来找出类。我也研究了依赖解析器（nlp.stanford.edu/software/lex-parser.shtml），这并不能真正回答我的问题。
我会使用整个文本，您似乎并没有提供仅使用标题的充分理由。文本至少提供了更多的上下文。但实际上，只有 6 个文档是无济于事的。你需要数据。不过，请查看guidedLDA。
谢谢。我去看看。