Nlp IBM沃森自然语言分类

我知道您可以使用IBM Watson NLP分类为单词创建类别。但是否有可能根据单词的数量来训练或创建类别呢。例如，一包香烟属于不良类别，2包香烟属于有害类别，3包香烟属于致命类别。提前感谢。

如果您感兴趣，您仍然可以使用NLC对不包含相关数字的文本进行分类

例如：

文字：“我从不吸烟” 班级：健康

文字：“我有时抽烟” 班级：不健康

文字：“我每天抽很多烟” 类别：有害

文字：“我从不停止吸烟”

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类别：致命的

与NLU解决方案（如来自Nuance/Vocon或Inferret）一样，Watson NLU不提供插槽或单词类别。这意味着你可以将完整的话语分类，正如下面的旧答案所示，作为一个类别/意图，但你不能将具有类似范例意义的单词分为词类-例如，“车辆”类=汽车、卡车、自行车。

我实际上指的是沃森NLP分类法。我对自己的问题有答案。Watson自然语言分类器服务不适用于根据数量区分类别。这背后的主要原因是NLC旨在将文本分类为“主题”。这些主题应该是可扩展的，而不是与句子本身的主题联系在一起。你应该创建一个答案，并将其标记为已回答。