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我正在尝试使用文本数据进行多类分类。我面临的问题是我有非结构化的文本数据。我会用一个例子来解释这个问题。以这张图片为例：

示例数据

我想提取和分类图像中给出的文本信息。问题是当我提取信息时，OCR 引擎会给出如下输出：

18
EURO 46
KEEP AWAY
FROM FIRE
MADE IN CHINA
2226249917581
7412501
DOROTHY
PERKINS

现在这里的目标类是：

18 -> size
EURO 46 -> price
KEEP AWAY FROM FIRE -> usage_instructions
MADE IN CHINA -> manufacturing_location
2226249917581 -> product_id
7412501 -> style_id
DOROTHY PERKINS -> brand_name

我面临的问题是输入文本不可分离，这​​意味着“多行可以属于同一个类”，并且可能存在“单行可以有多个类”的情况。

所以我不知道如何在将行传递给分类模型之前拆分/合并行。
有什么方法可以使用 NLP 我可以根据目标类拆分段落。换句话说，给定的输入段落会根据目标标签对其进行拆分。

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如果只考虑文本，这是一个命名实体识别 (NER) 任务。

您可以做的是针对您的特定问题为 NER训练Spacy 模型。

这是您需要做的：

  1. 首先收集训练文本数据列表
  2. 用相应的实体类型标记该数据
  3. 将数据拆分为训练集和测试集
  4. 使用训练集使用 Spacy NER 训练模型
  5. 使用测试集对模型进行评分
  6. ...
  7. 利润！

请参阅有关训练特定 NER 模型的 Spacy 文档

祝你好运！

于 2019-03-05T13:21:48.393 回答