解析短文本的需求和现有工具

[clockwise9]

最近对 NLP parsing 问题很感兴趣，想做一套短文本解析的工具，输入一个短文本（往往是一个单元格内容），输出一个像对更加结构化的表示，比如豆瓣里电影《信条》的上映时间是 “2020-09-04(中国大陆) / 2020-08-26(英国) / 2020-09-03(美国)”，可以首先拆分成三个并列的元素，每个元素都是一个日期加上一个限定词，比如第三个元素是日期 “2020-09-03” 加上一个限定词“美国”。

为了避免无脑做出来再拿着锤子找钉子，想先调查一下，各位在工作或者个人项目中是否会有类似的需求，比上述例子简单或者复杂都可以。如果已经有相关解决方案的话，大致是如何实现的（比如手写代码规则，或者基于一些已有工具定制，或者直接外包）。

[noqwerty]

看上去像是 named entity recognition 的范畴？

[TimePPT]

你这不就是知识图谱三元组抽取么……

[clockwise9]

@noqwerty 可能有若干个命名实体，还有日期和数字等。更重要的是分析结构而不只是定位实体。

[clockwise9]

@TimePPT 是的，最初想到这个问题就是因为抽取三元组的需求，所以还想了解一下有没有别的使用场景。

[TimePPT]

@clockwise9 了解，那基本上数据结构化的需求都能顺带做了

[clockwise9]

@TimePPT 有哪些数据结构化的使用场景呢？求指教一二。

[TimePPT]

@clockwise9 很多吧，文本摘要抽取，非结构化数据的结构化都需要类似 NLP 能力。建议多看看文章综述之类的，不用着急做锤子。

[tanszhe]

文本解析已经比较成熟了也比较简单，你可以往图像识别方向看看，基本还是原始社会

[L2AKnG8GXx60bc6P]

@tanszhe 要是很成熟就不会有那么多的人工智障了。

[clockwise9]

@tanszhe 感谢建议，可惜我只做过文本，没做过图像。。。

[clockwise9]

@TimePPT 最近看过一些关于 dependency parsing 和 constituency parsing 的文章，感觉挺受启发。综述的话，可以求个关键词么？我去学习一下 ：）

[clockwise9]

@relic 哈哈是啊，我觉得 NLP 领域的工业级工具链还有发展空间，毕竟总不能等着学界大佬来放低身段拯救我们