Question

我正在开发一个处理地理空间数据处理的Ember应用程序。此项目的一部分是导入JSON对象，该对象描述包含与数据条目对应的字段的数据层。例如，我想我正在导入一个名为＆＃34;洗衣设施＆＃34 ;;的数据层。 JSON看起来像这样：

 {
      key: "laundryFacilities",
      label: "Laundry Facilities",
      fields: [
        {
          "label": "Name of Facility",
          "key": "name",
        },
        {
          "label": "Number of Dryers",
          "key": "numberDryers",
        }
      ]
 }

在我的数据导入工作流程中的某个时刻，用户必须为每个字段指定一个类型。例如，＆＃34;设施名称＆＃34;的类型将是一个字符串，＆＃34;烘干机数量＆＃34;将是一个整数。我希望能够根据label或key属性向用户提供建议的类型，而不是强制它们为每个字段指定类型。是否存在任何类型的算法，包，框架等，它们提供了基于某些定性的猜测数据类型的功能，如描述数据字段的标签？或者有没有人知道我可以实现的另一种方式？我知道不要期望100％的准确性，但即使粗略的猜测也会非常有帮助。奖励积分如果它是Ember插件。

Answer 1

最好的办法是编写一些简单的启发式算法，而不是一堆映射到类型的关键词。如您所述，'number'可能表示数字类型，'name'可能表示'name'类型。

通常，您正在描述分类问题。用（大概）一小组训练样例来解决这个问题很困难。如果你能得到大量的列名示例，我首先会尝试一个决策树或一个逻辑回归，它会将某些单词作为特征存在，并产生一个数据类型作为输出变量。

根据给定标题

1 个答案: