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Александр Окостень
Asked:2022-07-17 20:19:03 +0800 CST2022-07-17 20:19:03 +0800 CST

识别相似的 C# 短语

  • 772

正在开发一个系统来存储产品及其属性。供应商可能会收到具有相同含义属性的商品，但我们已经从数据库中获得了属性列表，我们需要定义含义相似的属性。例如属性，例如：

Цвет товара, Цвет

其中Цвет товара与 的含义相同Цвет。或者例如：

Ножи какие-то туристические, Туристические ножи

这些短语的含义应该被识别为相同，并且应该应用我需要从数据库中获取的值，这样产品属性就不会在数据库中重复。你如何在 C# 中测试这个？有什么模式或算法吗？也许锐器的功能？

c#

2 个回答

  1. Best Answer

    如果您的预测数据是静态的，则可以将任务交给神经网络。但是这种方法有一个缺点，即数据，因为它们越多，它们越准确，神经网络的工作就越好。

    让我们展示使用 ML.Net 的最简单选项，我们甚至不必编写代码。

    1. 数据。让我们创建一个简单的文本文件，我们将在其中逐行写入我们得到的内容以及它是什么，好吧，我们将使用特定符号将其分隔：

       Окраска|Цвет
 Расцветка|Цвет
 Color|Цвет
 Весовой показатель|Вес
 Масса|Вес
 Нож туристический с фиксированным клинком|Туристические ножи
 Туристический нож Киридаши|Туристические ножи
 Скелетный нож туриста|Туристические ножи
 Стол арт. 26584|Стол
 Стол артикул 68245|Стол
 Стол красный|Стол
 Стол на металлических ножках|Стол
 Стул арт. 83576|Стул
 Стул артикул 12745|Стул
 Стул с подлокотниками|Стул
 Стул игровой|Стул

    如您所见，一个简单的盘子，带有一定的测试数据轮廓。

    1. 模型创建。

      1. 右键单击工作室中的项目，添加，将有“ML.Net”或现代“机器学习模型”中的任何内容 添加毫升

      2. 应该打开一个选择场景的窗口，我们对“数据分类”感兴趣。

      3. 接下来，他会问在哪台机器上进行计算（我会选择我的）。

      4. 在下一阶段，它会要求分析数据，在那里选择我们准备好的文本文件，确保一切都在盘中，并选择“要预测的列” - 神经元应该预测的列。 数据选择

      5. 下一步是开始学习过程。这种机制将循环使用相同的数据，但使用不同的算法，选择能够提供最准确结果的数据。时间——越多越好，但也取决于数据文件的大小。我会亲自运行 30 秒，因为文件只有几行。注意“最佳准确性”的值——数据越干净，数据越多，越精确，这个指标就越好，因此结果就越好。我的数据给出了所有的0.49鹦鹉，但我认为这对测试来说已经足够了。

      6. 在下一步中，您已经可以通过在此处写入输入值来尝试您的模型。

      7. 好吧，在最后阶段，他将提出创建一个控制台项目，他将在其中放置您经过训练的模型并展示如何处理它。

    2. 编码。现在让我们试试我们的模型。在创建的控制台项目中，我们可以随心所欲地更改我们想要的一切，但现在我们只对查看结果感兴趣。让我们编写这样一个简单的代码，运行它，看看它说了什么：

       using MLModel1_ConsoleApp1;

 while (true)
 {
     Console.Write("Текст: ");
     MLModel1.ModelInput sampleData = new()
     {
         Col0 = Console.ReadLine()
     };

     var result = MLModel1.Predict(sampleData);
     Console.Write($"Результат: {result.PredictedLabel}\n\n");
 }

    执行结果：

    文字：刀具，d2 钢，灰色手柄
    结果：户外刀具

    文本：产品
    颜色 结果：颜色

    文本：产品重量
    结果：颜色

    文本：重量
    结果：颜色

    文本：带靠背的棕色桌子
    结果：桌子

    文本：带轮子的
    椅子 结果：椅子

    文本：带水平控制的游戏桌
    结果：表格

    文字：刀
    结果：野营刀

    如您所见，即使是微不足道0.49的“鹦鹉”也给出了如此相对好的结果。椅子与桌子分开，他甚至可以通过整句话猜出它指的是什么，吞下错误，错别字。顺便说一句，注意他为“颜色”取了“权重”——这清楚地表明模型会提取数据，因为在我的文本文档中，权重只有 2 个值。因此，数据量、质量和其他指标对于神经元来说非常重要！但即使是这种形式，对于我来说，它已经比 Levenshtein 距离更好，虽然谁知道......

    • 5

  2. 我会用半自动和半手动的方法来解决这个问题。

    更确切地说：

    1. 推动供应商的基地，并将所有商品与 Levenshtein 进行比较
    2. 将创建一个带有结果的 Excel 表，其中主要的第一列是个人商品数据库中的名称
    3. 由人手动走桌子
    4. 由另一个人手动交叉检查表格

    之后，创建一个分析器来计算数据库中不在表中的新产品，以便它们也将被手动重新检查，以避免将来数据库补充时出错

    我将从评论中复制到Levenshtein的链接

    可以在此处查看使用 Excel 或 CSV

    • 1

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