命名實體作爲文本分類中的一項功能？

Question

對於現有的文本分類（監督）技術，爲什麼我們不把文本中的命名實體（NE）作爲培訓和測試中的一項功能？你認爲我們可以通過使用NE來提高精度嗎？

Answer 1

這很大程度上取決於您所在的域。您必須根據域定義功能。在搜索引擎中說，你正在努力學習排名問題，產生一個動態的排名，NE的不會給你任何好處。它更大程度上取決於您正在工作的領域以及定義的輸出分類標籤（監督式學習）。

現在說你正在分類有關足球或電影或Polictics等文件。在這種情況下，命名實體可以工作。我會在這裏給你一個例子，說你正在使用神經網絡將文件分類爲足球，電影，政治等。現在說一份文件來了「梅西被邀請出席」社交網絡「的總理，也出席包括傑西·艾森伯格，安德魯·加菲爾德和賈斯汀·汀布萊克在內的劇組成員和演員。「這裏，命名實體（輸入功能）和電影（輸出定義）之間的連接將更加強大，因此它將被歸類爲電影上的文檔。

另一個例子，說我們的文件是「湯姆·克魯斯被描繪梅西的角色在電影‘最後的足球比賽。’這裏說到的利益說你的神經網絡瞭解到，當一個演員和足球運動員走到一起的一個文件很有可能是一部電影，它又依賴於數據和訓練，也可能是其他方式（但這就是學習所有關於;看到過去的數據）

所以我的答案會請嘗試一下，沒有人阻止你將命名實體作爲功能，它可能有助於你正在工作的域名。