如何从非结构化文本中提取准确信息
如何从非结构化文本中提取准确信息
提问于 2017-11-03 16:47:00
我想从非结构化文本中提取一些信息。
例如，我的文本是"Control NewYork temperature under 39“
我需要的信息是("control"，"NewYork"，"temperature"，"under"，"39")。
在结果信息中，"control“表示动作，"NewYork”表示动作目标，"temperature“表示指示器，"under 39”表示范围。
然而，文本内容的结构是多种多样的。
下面是一些典型的案例。
"Control NewYork temperature under 39"
==>("control","NewYork", "temperature", "under", "39")
"give some money to my brother"
==>("give", "money", "my brother")
"Adjust the height of the table"
==>("adjust", "table", "height")对我的问题有什么建议吗？非常感谢！
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2017-11-03 22:18:16
你有几个范例来做这种结构化的预测。最常见的是：
使用框架语义：http://www.cs.cmu.edu/~ark/SEMAFOR/
使用语义角色标签(SRL)：http://cogcomp.org/page/demo_view/srl
主要区别在于SRL的语义角色对于不同的动词具有不同的含义，而框架语义是为语义概念提供通用角色的抽象。
你可以很容易地在Github上找到执行框架语义解析或SRL的工具。但是，SRL的使用更为广泛。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/47091614
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