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python - 如何从（单个）句子中获取上下文？

问题描述

我对 NLP 还很陌生，

我想实现一个基于 python 的聚类算法，它将具有：

所以问题是，我有一堆声明（20 个声明 * 每个声明 5-6 个词 = 100-120 个词）都与标题声明相关。并且算法应该能够对它们进行聚类。

对于 (1) - 作为输入，首先我将有一个标题，我想从该标题中提取各种主题，例如：

标题：“制造装配线中的问题” - 从这里我想提取类似的东西

1. 机械问题

2. 电气问题

3. 线人管理

4.供应链管理问题......

并使用这些提取的主题对这些语句进行聚类。我可以执行聚类的第二个任务，但是如何从包含不超过 6-7 个单词的单个语句中提取主题？

语言：英语

知道如何解决第一个问题吗？

标签： pythonmachine-learningnlp

解决方案

那么简短的版本是你需要更多的数据。您可以制作一个主题模型（我建议您研究 LDA - 可能是guidedLDA），但您肯定需要更多......好吧一切。首先，6 个不同的文档还远远不够。其次，6 个单词/文档也不够。您是否有任何理由想从标题而不是完整文档中提取主题 - 因为至少完整文档会有更多单词？

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