В настоящее время я изучаю керас и Tensorflow, работая над небольшим проектом. Цель состоит в том, чтобы извлечь векторы и их свойства из физических задач слов, таких как величина, направление и тип, чтобы их можно было обработать дальше. Этот проект заменит основанный на правилах подход, который я в настоящее время использую со Spacy, внедрив модель машинного обучения. Например, учитывая текст: < /p>
«Джо ходит 2 м к северу, затем ходит на 3 м на восток», < /p>
Я стремлюсь извлечь соответствующие свойства вектора: величина, направление и тип. В этом случае правильный выход: < /p>
2m, север, смещение
3m, восток, смещение < /p>
Это было бы неверно , однако, для извлечения 3n, на север, смещение и 2м, восток, смещение, поскольку 3M связано с восточным направлением и наоборот. Хотя наш текущий метод работает для более простых предложений (например, приведенного выше предложения), изменчивость в структурах предложений предложила значительные проблемы, которые, как я считаю, машинное обучение могло бы лучше решить. Эта модель может быть выполнена простой прямой структурой кормления и бинарной классификацией. Но я очень запутался в том, как должны быть данные обучения и метод. CHATGPT рекомендовал следующую структуру для потенциальных данных обучения. Является ли эта структура законной, я также не уверен, как получить к ней доступ с помощью кера. [< /p>
{
"context": [
"A car moves with a speed of 50 km north, while another car moves 30 km east."
],
"pairs": [
{"magnitude": "50 km", "direction": "north", "label": 1},
{"magnitude": "30 km", "direction": "east", "label": 1},
{"magnitude": "50 km", "direction": "east", "label": 0},
{"magnitude": "30 km", "direction": "north", "label": 0}
]
},
{
"context": [
"A car travels 40 km south. Later, it moves 20 km east."
],
"pairs": [
{"magnitude": "40 km", "direction": "south", "label": 1},
{"magnitude": "20 km", "direction": "east", "label": 1},
{"magnitude": "40 km", "direction": "east", "label": 0},
{"magnitude": "20 km", "direction": "south", "label": 0}
]
},
{
"context": [
"A plane accelerates at 5 m/s^2 upwards and then decelerates at 3 m/s^2 westward."
],
"pairs": [
{"magnitude": "5 m/s^2", "direction": "upwards", "label": 1},
{"magnitude": "3 m/s^2", "direction": "westward", "label": 1},
{"magnitude": "5 m/s^2", "direction": "westward", "label": 0},
{"magnitude": "3 m/s^2", "direction": "upwards", "label": 0}
]
}
< /code>
]
`< /p>
Каким будет способ извлечь эти векторные свойства и соответствующим образом связать их? < /p>
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... d-problems
