使用Python从购买文本描述中提取项目和描述。词性不起作用：(

您好，我希望大家都做得很好。我目前正在进行一个项目，该项目中有关于购买的说明。我必须提取产品，如果也给出了说明。我尝试使用的词类效果不佳。数据示例如下： “我买了一台新的xbox 360”-输出应该是“xbox 360”

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“Mayo剪刀：ROBOZ RS-6870笔直，刀片长度43毫米，长度5.5”-输出应该是“ROBOZ的Mayo剪刀5.5”

好吧，你想提取的东西不是词类。这就是你的问题……也许你应该使用命名实体识别（NER） instead@alexis你还有其他建议吗？我试过NER。当我有第二个例子中所示的数据时，它没有给出输出。@Marat你还有其他建议吗？我试过NER。当我有第二个例子中所示的数据时，它没有给出输出。这值得提出一个问题，如“我需要在一个看起来像[输入数据示例]的语料库上提高NER性能。我尝试了这个斯坦福CRF NER（或任何你的模型），这是我的代码：[你的代码]。它无法识别类似的实体。哪种NER模型在这个数据上性能更好？“。以这种方式回答会容易得多。发布新问题比恢复此问题要好。好吧，您要提取的内容不是词类。这就是您的问题……也许您应该使用命名实体识别（NER） instead@alexis你还有其他建议吗？我试过NER。当我有第二个例子中所示的数据时，它没有给出输出。@Marat你还有其他建议吗？我试过NER。当我有第二个例子中所示的数据时，它没有给出输出。这值得提出一个问题，如“我需要在一个看起来像[输入数据示例]的语料库上提高NER性能。我尝试了这个斯坦福CRF NER（或任何你的模型），这是我的代码：[你的代码]。它无法识别类似的实体。哪种NER模型在这个数据上性能更好？“。用这种方式回答会容易得多。发布一个新问题比恢复这个问题要好得多。