kinfey
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对NLP问题文本分类

最近在开始投入新的工作，对问题进行分类，这里涉及几个点

1. 数据问题

    如何对技术问题进行标签，首先是数据，这是所有工作的起点，我们可能会对语句的实体进行抽取，但这是非常理想的情况，举个例子

    a. 大佬救救我？
        我需要一个系统完成论文，重金鸣谢

    b. 今天我们谈谈如何实现算法xxxxx？
        我写了一个
        //省略1万字的代码
        问题出错了

    我们如果从技术上，就需要提取一些实体，如问题a ，标题就不能去判断类别了，在下面内容如果从人的角度或者从机器角度，问题a能找到的就是论文，可是我们传统的技术类别是没有的，从技术角度只能标注其他，这是没办法判别。而问题b，我们需要知道的是什么代码？所以内容打标签就会有一个局限，更关键的是能认到代码。基本上这里就是一个结构化问题了。这些东西需要时间去处理，包括词库，还有知识库都需要去做，但基础数据之前就没有太多优质的，这也是做人工智能项目的通病
 

 

2. 技术选型上

    我一直考虑中文，走一个捷径Paddle Paddle ，但支持文档真的很少，导致我花费了时间，但也找不到解决方法，所以这些就需要学习成本了

3. 可行性

    这是一个项目，不可能短期能完成，而项目组希望看到成效，需要定好步骤，所以这些都是需要把握的

 

这个文章我会持续更新，希望每周都会有突破，而且把项目开源，给大家一个路子

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