【问题标题】:How to map detailed text to a unigram or a bigram如何将详细文本映射到一元或二元
【发布时间】:2020-07-28 19:16:15
【问题描述】:

我正在尝试找出解决方案,以满足我需要将长文本映射到 unigrams 或 bigrams 的要求。 例如 “能够激励和管理团队。您应该能够跟踪团队的进度并进行干预以改善进度”。这个长文本应该映射到“团队管理”。基本上,我试图从工作描述等文档中看到的长文本中找出沟通/分析技能。我正在努力寻找解决方案。我不想硬编码,因为长文本不断变化。感谢您的帮助。

【问题讨论】:

  • 是否有预设的类别(技能)列表,例如“团队管理”?一个文本可以分配给多个类别吗?
  • 是的,有一个预设列表。是的,长文本可以属于多个类别
  • 好的,那么这是一个“多标签文本分类”问题 - 这是您需要遵循的文档/教程/示例。你有文字。然后你有一组这些文本应该分类的类别列表。 (忽略它们是“unigrams”或“bigrams”的事实——它们只是不透明的标签,就任何分类器而言,它也可能只是 ID 号。)有足够多的标记文本——哪些标签的例子应该应用于文本 - 您可以尝试许多不同的分类器选项。但至关重要的是:寻找有关“多标签文本分类”的在线信息。

标签: python-3.x nlp cluster-analysis gensim topic-modeling


【解决方案1】:

这似乎是一个多类多标签分类问题。有一种解决这个问题的词汇方法。文章here 将帮助您解决问题。可以跳过情感分析部分,因为这个问题的重点是主题映射。

【讨论】:

  • 感谢您的文章,分类部分看起来很有趣。我正在尝试。
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