这是一个创建于 1604 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
需求是这样的：有 N 多的且之后会随时新增的商品名称，有固定的分组列表，要将这 N 多的商品名称对应到固定的分组列表中，提供一个商品名称可以知道它应该划分到哪个分组。
尝试过 OpenNLP，不过不知道哪里姿势不对，训练完之后使用 NameFinderME 查找结果始终为空...
之前没接触过这块的东西，有什么简单的办法可以满足这个需求吗？预先提供一批商品对应分组的训练素材，输入商品名称获得分组名称，手动修改商品对应的分组的时候会将该次手动修改当做训练素材，手动修改次数多了影响匹配结果。
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murmur 2020-07-14 15:54:00 +08:00
思路就错了，词语得信息量少得跟没有一样，怎么分类，想靠谱至少是一段话，一句话信息量就不够
比如给你个词 百度 怎么分类 哦 分类是食品哈 因为我们这有个百度烤肉 |
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murmur 2020-07-14 15:54:41 +08:00
这可不是训练，这就是完整匹配然后写死，你录入多少商品他就支持多少商品
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teddy2725 2020-07-14 15:57:09 +08:00
这就是短文本多分类问题，传统机器学习和深度学习都有一些模型可以解决。
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CRUD OP @murmur #2 是的，我也想直接写死然后直接字符串匹配，关键是商品来源不一样，没办法保证能罗列出所有的完整的商品列表，同一商品名称上有可能也有一点点出入，所以才想能不能整个词语分类，根据近似值或者相似度匹配一下。
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teddy2725 2020-07-14 16:17:15 +08:00
google 搜索 短文本多标签 nlp
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