【问题标题】:normalize words by meaning按含义规范化单词
【发布时间】:2017-05-08 07:49:56
【问题描述】:

我正在进行句子分析,我理解句子并将信息解密为键值对。 喜欢例如

{ "product" : "milk" , "money": "200 usd" }

{ "product" : "chair" , "cost": "200 usd" }

{ "product" : "chair" , "price": "200 usd" }

现在这个 json 输出不容易使用,除非我对其进行规范化。 我想将所有表示钱的词标准化为一个普通词,比如钱。

{ "product" : "milk" , "money": "200 usd" }

{ "product" : "chair" , "money": "200 usd" }

{ "product" : "chair" , "money": "200 usd" }

所以现在都意味着

金钱、成本、价格实际上都意味着金钱。

有没有办法像这样正常化? 我在 nltk 中搜索了词干分析器和词形还原器。但这似乎不符合我的意思。有人可以指导吗?

【问题讨论】:

    标签: nlp nltk normalize


    【解决方案1】:

    您可以使用 NLTK 并在 WordNet synonym set 中查找每个键,然后为每个键获取一个规范条目,比如第一个。

    如果您的语料库相当通用,这可能就足够了,但是如果您期望使用很多技术语言,您可能必须生成自己的词嵌入或集群来解决这个问题。

    【讨论】:

    • 好建议。 OP 可能在特定域中工作,因此他们可能已经有了要定位的“规范条目”列表。
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