信息检索/插槽填充/ NLP

Question

请原谅我以前已经回答过这个问题。

我需要从一段文本中提取特性并进行解析，并运行一些分析。例如：“规划苹果过去5年的销售额”应该给我以下几点建议

信息：

• 公司:苹果
• 项目:销售
• 期间:过去5年
• 行动:阴谋

我应该使用什么深度学习技术/算法？

任何指示都会受到高度赞赏。

Answer 1

这通常作为两个步骤处理：

• 意图检测
• 槽填充

意图检测基本上只是一种分类。因此，如果您的程序有多种类型的问题，可以要求您为每个问题建立一个示例列表，并训练一个分类器。

槽填充通常被建模为序列标记问题，因此您可以查看seq2seq。

您可以在有关如何制作聊天机器人的任何教程中找到更详细的信息。