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machine-learning - NLP 使用置信值对细节进行分类

问题描述

背景

我正在编写一个 Swift 应用程序，它需要对用户事件进行分类categories。这些类别可以是：

但是，我有一个这些类别的列表，并且不希望超过我认为能够对任何类型的事件进行分类所需的最低金额。

问题

是否有执行以下操作的机器学习 (nlp) 程序？

  1. 接受一个文本块（在我的例子中，一个事件的描述）。
  2. 为每个可能的分类创建一个“百分比匹配”。

例如，假设一个事件的描述如下：

适合所有年龄段的人的有趣、充满活力的自行车骑行。

传入此描述的算法将返回一个看起来像这样的对象：

{
    athletics: 0.8,
    cinema: 0.1,
    food: 0.06,
    work: 0.04
}

其中对象中每个键的值是一个置信度。

如果有人可以指导我正确的方向（甚至发送一些针对 iOS 开发的通用资源或解决方案），我将非常感激！

标签： machine-learningnlpcategories

解决方案

你说的是典型的分类模型。我相信 iOS 会为您提供 API 来在您的应用程序中执行此操作。在这里寻找自然语言处理位 - NLP

此外，您可能会被否决，因为该论坛通常希望解决特定的编程查询而不是通用的查询（这是一个假设，可能还有另一个导致否决的原因。）

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