编辑：我尝试将新用户评论分类为预定义的标签集。每个评论都可以有多个与之关联的标签。
我已将我的数据库用户评论映射到15个类别，以下示例显示了文本，推理了映射的类别
USER_REVIEWS |的类别
＆＃34;最好 pizza ，我们真的很喜欢这个地方， our kids ......＆＃34; | ＆＃34;食品，家庭＆＃34;
＆＃34; The ATV tour was extreme 和 nature was beautiful ...＆＃34; | ＆＃34;活性，家庭＆＃34;
pizza:food
的 our kids:family
的 The ATV tour was extreme:active
的 nature was beautiful:nature
修改 我尝试了两种训练数据的方法：
第一个包含单个文件中的所有类别，如下所示：
"food","Best pizza ever, we really loved this place, our kids..."
"family","Best pizza ever, we really loved this place, our kids..."
第二种方法是将训练数据分成15个单独的文件，如下所示：
family_training_data.csv：
"true" , "Best pizza ever, we really loved this place, our kids..."
"false" , "The ATV tour was extreme and the nature was beautiful ..."
上述情况并非如此，并且大部分时间都错过了标记。
在我进行实验时，出现了一些问题：
motorbike 骑行很棒＆＃34;为 active 虽然训练数据有 ATV 骑行记录我尝试了一些如上所述的方法，没有任何好的结果 问：哪种培训数据格式会带来最佳效果？
答案 0 :(得分：2)
我将从我可以用给定信息回答的部分开始。也许我们可以从那里改进你的问题。
问题3：您无法训练模型识别新的词汇单词而无需支持上下文。它不只是＆＃34;摩托车＆＃34;不是在训练集中，而是＆＃34;骑＆＃34;也不在训练集中，而评论中的其他词语与运输无关。您寻求的认知信息根本不在您提供的数据中。
问题2：这取决于您正在考虑的培训方法。您可以将每个标记作为具有true / false值的单独要素列。这在功能上等同于15个单独的数据文件，每个文件都有一个真/假值。单文件方法使您有机会稍后扩展到类别之间的某些上下文支持。
问题1：长度本身并不是特别相关，除了削减非生产性单词将有助于集中培训 - 你不会从偶然的相关性中得到几乎同样多的虚假分类。你有办法以编程方式减小尺寸吗？你可以将它应用于你想要分类的新输入吗？如果没有，那么我不确定它是否值得付出努力。
开放问题
您有哪些经验证据表明给定数据可以达到80％的准确度？如果训练数据不包含准确标记数据所需的理论信息，那么您就没有机会获得所需的模型。
您选择的应用程序是否具有足够的智能来将评论分解为单词？是否有任何对词序或语义的认识 - 你需要它吗？
答案 1 :(得分：1)
在遇到类似问题之后，以下是我对您的问题的见解：
WATSON指南中的其他一些帮助提示：
- 将输入文本的长度限制为少于60个单词。
- 将班级数限制为几百个班级。支持更大 在该服务的更高版本中可能包含多个类。
- 当每个文本记录只有一个类时，请确保每个类都是 与至少5-10条记录相匹配，提供足够的培训 那个班。
- 可能难以决定是否包含多个 文本的类。驱动多个类的两个常见原因：
- 当文字含糊不清时，识别单个课程并不总是很清楚。
- 当专家以不同的方式解释文本时，多个班级 支持这些解释。
- 但是，如果您的培训中有很多文字 数据包括多个类，或者如果某些文本有三个以上 类，您可能需要优化类。例如，审查 这些类是否是分层的。如果他们是等级的， 将叶节点包括为类。