我正在研究一些自然语言处理算法，用于读取一段文本，如果文本似乎是在建议一个会议请求，它会自动为你设置那个会议。

例如，如果一封电子邮件的文本内容是：

我们明天在市中心7点见面吧”。

算法应该能够检测出事件的时间、日期和地点。

有人知道已经存在的NLP算法可以用于此目的吗？我已经研究了一些NLP资源（如NLTK和R中的一些工具），但没有取得太大成功。

谢谢

回答：

这是信息提取的应用，可以通过序列分割算法如隐马尔可夫模型（HMMs）或条件随机场（CRFs）更具体地解决。

对于软件实现，你可能想从UMass-Amherst的MALLET工具包开始，这是一个流行的库，实现了用于信息提取的CRFs。

你可以将句子中的每个标记视为需要标记的对象，标记为你感兴趣的字段（或’x’表示无关），作为词汇特征的函数（如词性、首字母大写、字典成员等）… 类似这样：

token       label       features-----------------------------------Let         x           POS=NNP, capitalized's          x           POS=POSmeet        x           POS=VBPtomorrow    DATE        POS=NN, inDateDictionarysomeplace   x           POS=NNin          x           POS=INDowntown    LOCATION    POS=NN, capitalizedat          x           POS=IN7pm         TIME        POS=CD, matchesTimeRegex.           x           POS=.

不过，你需要先提供一些手动标记的训练数据。