Nlp 使用CONLL格式的深度学习或ML对文本（论点成分、主张和前提）进行分类？

我正在处理这段文字的语料库，我把它转换成了CONLL格式，我怎样才能用Keras或。。。要对它们进行分类：

# sent_id 1
1    Yes    yes    INTJ    UH    _    4    intj    _    SpaceAfter=No
2    ,    ,    PUNCT    ,    _    4    punct    _    _
3    it    -PRON-    PRON    PRP    _    4    nsubj    _    SpaceAfter=No
4    's    be    AUX    VBZ    _    0    root    _    _
5    annoying    annoying    ADJ    JJ    _    4    acomp    _    _
6    and    and    CCONJ    CC    _    5    cc    _    _
7    cumbersome    cumbersome    ADJ    JJ    _    5    conj    _    _
8    to    to    PART    TO    _    9    aux    _    _
9    separate    separate    VERB    VB    _    4    xcomp    _    _
10    your    -PRON-    DET    PRP$    _    11    poss    _    _
11    rubbish    rubbish    NOUN    NN    _    9    dobj    _    _
12    properly    properly    ADV    RB    _    9    advmod    _    _
13    all    all    DET    PDT    _    15    predet    _    _
14    the    the    DET    DT    _    15    det    _    _
15    time    time    NOUN    NN    _    9    npadvmod    _    SpaceAfter=No
16    .    .    PUNCT    .    _    4    punct    _    _

假设每个句子都有目标值，比如：“主张和前提”（我正在进行论点挖掘）

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如何使用基于CONLL输入的端到端dl方法或使用基于Ml的分类方法进行分类，我使用此格式（CONLL）实现此目的是否有意义？

请阅读标签说明。