Google cloud platform 谷歌云上少于20个单词的NLP

根据本文档：classifyText方法至少需要20个单词

如果我发送的内容少于20字，无论内容多么清晰，我都会收到：

Invalid text content: too few tokens (words) to process.

正在寻找一种在不太破坏NLP的情况下强制实施的方法。是否有中性向量词可以附加到短短语中，从而允许classifyText以任何方式进行处理

前

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问题是无论你发送什么样的文本，你都会增加偏见

您唯一的机会是用空单词填充字符串，直到达到最小字数限制，这些单词在进入神经网络之前将被预处理器和标记器过滤掉

我会尝试在句子末尾添加一个字符串后缀，其中包含如下的stopwords：

document.content += ". and ourselves as herserf for each all above into through nor me and then by doing"

为什么要结束？因为通常文本在开头有更多的信息

如果谷歌不在幕后过滤停止语（我对此表示怀疑），这只会在网络没有焦点或注意力的地方增加白噪音

请记住：当您有足够的单词时，不要添加此字符串，因为在筛选之前，您需要支付1K个字符块的费用

我还想将该字符串后缀添加到训练/测试/验证集中少于20个单词的sencences中，看看它是如何工作的。网络应该学会忽略整个句子

document.content += ". and ourselves as herserf for each all above into through nor me and then by doing"