检测文本中的问题

我有一个项目,需要分析一段文本,以提取信息,判断发布该文本的用户是否需要帮助。我尝试使用情感分析,但效果不理想。我的想法是识别出负面帖子,提取其中的关键词,并向他推荐一些相关主题的文章。如果有其他方法可以帮助我,请在下方发布,谢谢。

对于我使用的数据集,原本是用于情感分析的,但现在发现它不适用,我需要一个适合这个主题的数据集。


回答:

关于这个话题,我发现机器学习中的这个领域被称为"自然语言问题",它是一个训练机器学习模型来检测文本中的问题并根据您使用的数据集为其建议答案的领域。请查看这篇文章以获取更多详情。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注