graykode / graykode/nlp-tutorial

Which kind of model is better for keyword-set classification?

オープン
#43 コメント 0 件 リアクション 0 件 担当者 0 名 GitHub で見る
主要言語
Jupyter Notebook
スター
14.9k
フォーク
3.9k
PR マージ指標
30日以内にマージされた PR はありません

説明

There exists a similar task that is named text classification.

But I want to find a kind of model that the inputs are keyword set. And the keyword set is not from a sentence.

For example:
```
input ["apple", "pear", "water melon"] --> target class "fruit"
input ["tomato", "potato"] --> target class "vegetable"
```
Another example:
```
input ["apple", "Peking", "in summer"] --> target class "Chinese fruit"
input ["tomato", "New York", "in winter"] --> target class "American vegetable"
input ["apple", "Peking", "in winter"] --> target class "Chinese fruit"
input ["tomato", "Peking", "in winter"] --> target class "Chinese vegetable"
```

Thank you.

コントリビューションガイド

コントリビューションガイドを開く

調査の方向性

The issue names no file, test, or entry point. Start by reviewing the referenced text-classification material and clarify how keyword sets should be represented and evaluated; the work is complete when a specific model direction and implementation scope are agreed.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

領域
machine-learning
issue の種類
機能追加
難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
活発さ
停滞
明瞭さ
説明が足りない
初心者へのやさしさ
20/100

新しい issue をメールで受け取る

初心者向けの GitHub issue を短くまとめたダイジェスト。