我想最终使用自然语言处理创建一个摘要。
作为输入，我将提供属于其类别的某些关键字。 EG
Name -> Sven
Owner -> Felix
Species -> Dog
YearOwned -> 2019
应该导致
„Felix has a dog named Sven. He has him since 2019.“
但我不知道解决这个问题的最佳方法是什么。我想到了 NN，因为我有足够的数据来训练它。但是我在网上找到的结果并没有很好地引导我对模板进行硬编码，但是如果一个数据值丢失或有两个条目，这将不是很灵活。
也许有人知道我如何最好地解决这个问题。
Tyvm 塔卡
理想情况下，生成的文本应该由多个句子组成。 Bc 会有更多数据。
【问题讨论】：
标签： python deep-learning nlp
我不知道这个项目有多密集，但我建议研究图形数据库，例如 Neo4J 或 DGraph（取决于您是否需要语义本体或标记的属性图）。
这些服务如何工作的前提是您将数据存储为 三元组，其中节点是主语和宾语，边是谓词。因此，在您的示例中，我们将有一个 Human 和 Dog 的对象节点，它们之间的边是 Years Owned：
Human ---- owns ----- > Dog
我们可以将一个 RDF 三元组（把它想象成上面列出的对象的一个实例）存储为：
Sven ---- owns ----> Felix
我们可以在边缘拥有房产，因此“拥有”的房产将是“自那年”，在这种情况下，您将拥有 2019 年。
Sven ---- owns ----> Felix
|
since: 2019
这可能不是您正在寻找的简单 NLP 解决方案，但我强烈建议您研究图形数据库，因为它们是一种以简单 NLP 算法无法实现的方式实现关系提取的好方法。
【讨论】：