标签： python-3.x classification document-classification
我的要求是将图像分类为7个预定类别（人，动物，聚会/活动，自然，食品，体育，艺术）
我使用了属于每个类别的图像，并分别用50个单词标记了它们。 （用与图片相关的单词标记的人的图像等。）使用API生成的标记。
我现在有了每个图像的标签列表以及它所属的类别。
我现在想训练一个模型，以识别属于每个类别的单词，并识别图像的类别（如果给出了图像的标签）。
关于如何最有效地执行此操作的任何想法？
我已经尝试了LDA，但由于我想与标签和类别一起训练模型并根据另一组标签预测类别，因此认为它不适合我的目的。