python机器学习中的关键词分配(不是关键词提取)：从哪里开始？

Question

我希望使用python机器学习对一组文章进行关键字分配(而不是关键字提取)，即使用预定义列表中的关键字对文本进行分类。Google给了我大量的关键词提取结果。你能告诉我任何关于关键词分配步骤的博客或文章(更好的推荐给图书馆)吗？

如屏幕截图所示(请建议如何共享CSV文件)，已经手动标记了10个现有的问题，还有一个新的第11个问题正在等待根据模式进行标记。

​

​

Answer 1

您可以尝试和测试多种方法，并进行比较分析，找出哪种方法最适合您：

• 从文章中提取关键字，将目标标记与这些提取的关键字进行比较，并分配匹配/相似的标记。您可以为项目和每个标签之间的术语similarity.
• Compute相似度使用word2vec和距离度量，并为相似度超过一定阈值或超过n个术语的标记分配标记。您可以使用伯特提取文章嵌入和余弦相似度。