Используйте классы на основе нескольких столбцов в классификации текста

Question

Я работаю над проблемой классификации текста, для которой не могу придумать или найти решение. По сути, я классифицирую частную базу данных жалоб, в которой есть пользовательские категории для каждого муниципалитета, потому что у некоторых муниципалитетов есть другие проблемы, чем у других.

Пример:

Mun.                Issue                                                 Class
London              Street lights are off                                 Street-lighting
New York            Street lights are off                                 lighting

Как видите, я хочу классифицировать проблема, основанная на муниципалитете, таким образом, на основе первого столбца, выберите только определенные c категории этого муниципалитета, а затем выберите категорию, которая классифицируется по проблеме. В настоящее время я создал суперклассы, которые содержат похожие классы, но теперь я хочу быть более конкретным c. У меня большой набор данных, и в каждом муниципалитете около 10 классов.

Answer 1

Вы можете использовать обычный алгоритм классификации с нейронным net. шаги будут: 1. Создать корпус в один горячий вектор 2. Обучить нейронную сеть как мультиклассовая классификация

Я думаю, что любая нормальная нейронная сеть с достаточным количеством нейронов может обеспечить результаты.