作者moodoa3583 (金牌台灣啤酒)
看板Python
標題[問題] 使用python 做類別歸檔
時間Wed Apr 1 00:57:10 2020
嗨大家晚安
感謝上次大家幫我解決球員傷病關鍵字提取的問題，今天又有新的問題要來麻煩各位了。
問題是這樣的，我有約莫一萬個與籃球有關的詞彙，而我想將它們一一分類，像是:
NBA＞組織
FREAK 1＞球鞋
Karl Malone ＞球員
走步＞規則
像是以上這樣子，我創了10個類別包括組織、球鞋、球員、傷病、品牌、服飾、獎項、個人數據、規則、其他
想問有什麼方法可以將這一萬個詞彙分類到屬於它們的類別呢？
我上網查了一陣只查到doccono這個方便標記的介面，好像比較少看到如何去訓練這種取向的模型
再麻煩各位如果知道的話還請和我說該查什麼關鍵字了，感謝
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1F：→ MacBook5566: entity typing/linking 04/01 01:11
我查了一下發現有點類似，但不可避免還是需要上下文，雖然合理不過我手邊這些entity沒有上下文
2F：推 ddavid: 關鍵在你畢竟還是需要不少已經分類好的詞做training，而且 04/01 10:46
3F：→ ddavid: 直覺來看這個分類器可能正確率不會太高 04/01 10:47
4F：→ ddavid: 詞分類的線索不多，這些類別又不少容易混淆 04/01 10:50
5F：推 ddavid: 看到Nike到底是組織、品牌或服飾呢？ 04/01 10:52
6F：推 ddavid: 其中有一些引入前後文或人類知識會有幫助，比如裡面有動詞 04/01 10:56
的確，沒有上下文會是一個蠻困擾的狀況。不過現階段只是想做個粗淺的分類，因此把Nike分到品牌或組織都是可接受，但不會分到服飾或球鞋，除非這個字是「Nike風衣」，「Nike airmax 90」這種有特定形象的才會分到服飾或球鞋
7F：→ ddavid: 那高機率屬於規則類、NBA球員列表資料庫直接比對等等 04/01 10:57
※ 編輯: moodoa3583 (114.137.35.153 臺灣), 04/01/2020 11:13:11
※ 編輯: moodoa3583 (114.137.35.153 臺灣), 04/01/2020 11:24:48
8F：推 TuCH: 可以收集很多文章 做 word2vec 04/01 11:25