我很困惑。是否可以在句子中找到主要单词或子字符串(在训练集的帮助下)。我正在分析职位空缺并尝试构建一个文本主应用程序,这可能会质疑文本中提到的技能。是的,也许这是使用技能字典进行某种全局文本搜索的任务,但我真的很好奇,NN 可以帮忙吗?如您所料,我是 ML 的新手。
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简短的回答:没有神经网络无济于事。
长答案:如果你真的,真的想要他们并且拥有大量的时间和技能,也许他们可以。问题在于神经网络用于处理数字而不是单词。大多数类型的神经网络依赖于确定两个值是否彼此接近的能力。对于语言上下文中的字符串,这仍然不容易。
所以如果你不想在接下来的几年里研究神经网络,我会寻找一种不同的方法;)
于 2016-03-01T19:28:13.477 回答
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Word2Vec 是神经网络的一个基本应用程序,它可以帮助创建单词的数字表示,您可以使用它来构建对句子的智能解释。
更有趣的是,使用 LSTM 可以处理上下文,并识别句子中的关键词,如本文:http ://www.clsp.jhu.edu/~guoguo/papers/icassp2015_myhotword.pdf 。这是一篇关于识别句子中的关键词以允许更快、更有用的语音识别软件应用的论文。这是 github:https ://github.com/MajerMartin/lstm-dtw-keyword-spotting 。在这篇文章中解释的太多了,但这会让你很忙,让你开始训练神经网络来识别关键词。
于 2016-03-02T00:31:51.743 回答