简单的方法来分类像＃34;很多＆＃34;，＆＃34;一些＆＃34;，＆＃34;一些＆＃34;

Question

我正在开发一个项目，需要能够对修改器进行分类，例如＆＃34;很多＆＃34;，＆＃34;一些＆＃34;，＆＃34;很多＆＃34;，＆＃34 ;一些＆＃34;等到最低百分比

例如"a lot" - ＆gt; 80%

现在我想简单地创建一个与这些修饰符和数值相关的大字典，例如。

a few - ＆gt; 15%

some - ＆gt; 10%

lots - ＆gt; 80%

然而，这非常费力，可能无法涵盖所有​​情景。有没有更简单的方法来做到这一点，或者是否存在为此目的已经存在的NLP工具 - 最好是在python中（或已经存在数据库？）

Answer 1

相似性实际上是NLP中的难题。我建议你使用Word2Vec并生成每个单词的单词嵌入。然后你可以比较每个单词对的距离，看看是否可以比你的方式更好。提高单词嵌入效果的关键是选择一个足够大的语料库，并在更接近问题的区域指定。