machine-learning - 找出机器学习问题的类型

Question

我无法弄清楚这是哪种机器学习：

训练集：由带有对象短语对象标签的句子组成示例：

"This is a black chair. It is next to a large bed."

短语'This', 'black chair', 'it'用 label 注释"chair"，短语'large bed'用 label 注释'bed'。可以分配 18 个可用标签。

对于未注释的句子，我想预测句子中每个短语的标签。

例如：

There is a study table in the corner of the room, behind it is a small chair.

我希望模型为表示上述句子中的对象的每个短语预测一个标签（可用 18 个标签）。

预期输出：

'study table', 'it' -----> label 'table'

'small chair' -----------> label 'chair'

因此，对于每个句子，可能有多个输出标签。标签不与句子相关联，而是与句子中的短语相关联。

这是分类、回归还是其他类型的问题？

标签： machine-learningnlpregressionclassification

Answer 1

与其他回应相反，我认为这是共指解决的任务。看来您需要将“黑椅子”链接到“它”。命名实体识别的任务，是在文本、人名、日期、公司名称中找到实体。请参阅命名实体和命名实体识别。

共指解析的任务是找出哪个短语与未确定的主题相关联。我绝不是语言或共指解决专家。因此，我不知道使用什么方法来完成这项任务。