有没有办法使用机器学习来派生与段落对应的标签？答案

【问题标题】：Is there a way using machine learning to derive tags corresponding to a paragraph?有没有办法使用机器学习来派生与段落对应的标签？
【发布时间】：2021-09-16 01:02:27
【问题描述】：

我对机器学习非常陌生，我真正在这里寻找的是某个方向。我有一个包含以下列的数据集：

姓名
公司简介
所属的类别（标签）

例如Netflix | Netflix is an online platform that enables users to watch TV shows and movies on smart TVs, PCs, Macs, mobiles, tablets, and so on. | Digital Entertainment, Media and Entertainment, TV, Video, Video Streaming

我有数以千计的关于不同公司的此类数据。有没有办法在添加新的公司名称和公司描述时使用此数据集自动生成标签？

我真的很感激这个概念的名称或这里的一些方向。

【问题讨论】：

标签： python machine-learning tags dataset

【解决方案1】：

您想要一个标签（类似于行业分类）对吧？对于最新的技术，您将训练（或称为微调）一个变压器模型（从 distilbert 开始，然后转到像 DeBERTa 这样的更强大的模型）来使用描述文本预测标签。看看这里的文本分类示例（https://huggingface.co/transformers/examples.html）

它不会生成新标签，这只是将新公司分类到现有类别中，如果你想要的话

【讨论】：