我已经分配了一项从产品说明中提取功能/属性的任务。
ct.setInt(1, id);我需要能够提取诸如＆＃34; Jeans＆＃34;等属性。和＃34;苗条健康＆＃34;或者＆＃34;购物袋＆＃34;和＆＃34;粉红色＆＃34;和＆＃34;黄金＆＃34;。 产品描述清单不仅适用于衣服，它们基本上可以是任何东西。
我不知道如何解决这个问题。我尝试实现命名实体识别器解决方案以及POS实现，NER实现无法识别任何令牌，并且大多数令牌在POS解决方案中显示为NNP（专有名词），这对我没有帮助许多。我需要一种方法来区分产品的品牌名称和功能（如果它是T恤，颜色或设计（圆领，V领）等）。
我确实实现了一个KMean解决方案，该解决方案将产品集群在一起，但这又不是我想要的结果。
只是想找个人指引我走向正确的方向。
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您可以利用基于方面的情感分析（ABSA）的最新进展。此领域中有一个分支可以提取方面和意见方面的内容。方面就像属性（实体/产品/服务的功能）。意见就是该属性的价值。例如，在这句话中：“这家餐厅提供美味的食物，并且员工友善” ，其中有两个方面/观点对：{（“ Food”，“ Good”），（“ Staff” ，“友好”）}
ABSA通常在用户评论中使用，但谁知道呢？它在这里也可以正常工作。您唯一需要了解的是，ABSA中的所有解决方案都是特定于领域的，这意味着您将针对一个特定领域（在您的情况下为“服装”）训练模型。推广到多领域已显示出较差的结果，仍然是一个积极研究的问题。
我希望对您有帮助
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有一些关于此主题的论文，例如OpenTag将其视为序列标记问题。