用于隔离输入数据的机器学习模型

时间:2016-02-12 05:18:13

标签: machine-learning

将这些参考文献视为 EXAMPLES

  

1)Cahn,R。S。; Ingold,C。; Prelog,V。分子手性规范。 Angew。化学。诠释。埃德。 1966,5,385-415。   
2)Christie,G。H。; Kenner,J。多核芳香族化合物的分子构型。 J. Chem。 Soc。,Trans。 1922年,121,614-620。   
3)Kuhn,R。Molekulare Asymmetrie in Stereochemie,1933,803。   
4)Oki,M。最近在Atropisomerism的进展。 Stereochemistry的主题1983,14,1-81。   
5)Miyashita,A。; Yasuda,A。; Takaya,H。; Toriumi,K。; Ito,T。; Souchi,T。; Noyori,R。2,2'-双(二苯基膦基)-1,1'-联萘(BINAP)的合成,一种阻转异构的手性双(三芳基)膦及其   用于铑(I)催化的α-(酰氨基)丙烯酸的不对称氢化。 J. Am。化学。   SOC。 1980,102,7932-7934。

我有大量的引用(如上所述),我希望将每个引用的数据(本例中为5个)分离为单独的部分,例如

1)作者姓名,

2)主题标题

3)发布日期/年度

4)页面和

5)任何其他信息

我想创建一个机器学习模型,它应该能够自己学习格式,并从参考中获得正确的含义/数据到单独的部分。算法应该尽可能高效。

问题:

  • 我应该使用什么算法和方法来实现上述功能?
  • 我是否需要使用多种算法为上述场景创建模型?

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