Machine learning NLP&；最大似然短语提取_Machine Learning_Nlp_Nltk_Stanford Nlp_Text Mining

Machine learning NLP&；最大似然短语提取

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我可以使用什么ML算法来训练给定句子中的动作短语

Sentence1:I want to play cricket 
Label1: play cricket

Sentence2: Need to wash my clothes
Label2: wash clothes

我有大约2k个句子和相应的动作短语（标签）的数据，需要根据它们预测另一组句子。有人可以指导我如何使用NLP/ML来实现这一点吗？哪种算法同样适用？（最好是python）

看看NLTK，它是多类的，您可以直接向它提供句子/标签对

NaiveBayesClassifier.train（）

将需要培训功能，我将开始其特点就是每个句子中的单词。可以使用更复杂的方法修改特征选择，直到获得所需的结果

您可以使用来评估结果。记住将句子分成训练和测试数据。

以下是句子分类过程：

1）规范化文本-将所有文本改为小写

2）删除所有停止字-确保只保留相关功能

3）将句子标记为单字标记

4）应用词干分析技术-尝试使用不同的词干分析模型/lemmatizer将单词带到其基本单词中。看看哪一个最适合你的情况。例如：play，play，plays将转换为基本单词“play”。此步骤减少了功能的数量

5）为所有句子创建术语文档矩阵。TDM的每一行对应一个句子，TDM的每一列对应一个句子的标记。（还有另一种以矩阵形式表示文本的方法，称为Tf Idf）