是否有任何模型可以在 Python 中获取每个客户评论的上下文？

Question

我有客户写的 2 万条评论的数据。 我想使用 Python 检索或拉取每个客户评论的上下文。

例子：

1. “这件衬衫尺码对我来说太小了”。 在这句话中，他谈论的是产品尺寸，因此上下文应该类似于“产品尺寸”。

2. “价格太高了，我可以在亚马逊以更低的价格买到这个产品。”。 在这句话中，他谈论的是产品价格，因此上下文应该类似于“产品价格”。

3. “我在等我的鞋子，但很晚才拿到”。 上下文应该是“发货”。

我应该应用哪种模型来在 Python 中获得它，我必须执行哪些预处理步骤？

Answer 1

这是一个非常广泛的问题，关于其他地方已经写了多少，所以我不会在这里详细介绍，而是提供一些有用的链接，可以让您朝着正确的方向前进。

首先，它将帮助您对问题空间有一个广泛的了解。 您正在尝试解决文本（或文档）分类问题。 具体来说，您的问题是，“给定一些（任意长度？）文本，生成一个（或多个？）（手动策划或自动学习？）与该文本相关的主题。” 由于您在问题中没有具体说明，您需要自己填写该陈述中嵌入的问题。 这篇文章看起来像一个体面的，只是适度的技术概述。 正如它所提到的，有手动指定的基于规则和基于机器学习的方法来解决这个问题。

至于具体在 python 中执行此操作，同样，已经编写了很多您可以轻松搜索的内容，尽管我想您可能会在搜索正确的词汇方面有些挣扎，所以我会帮助您。 这看起来是一篇带有示例脚本的优秀文章，它将引导您解决预处理、模型构建和分析问题。 这是“python 文本分类”的第一个谷歌热门搜索。

最后，我会说这是一个复杂的领域，对于初学者来说，没有任何有价值的快速和肮脏的解决方案。 您将需要投入时间来了解该领域，以便学习如何构建准确且有意义的模型。 当然，有很多面向业务的服务将为您以更多的黑匣子方式为您执行此操作，还有像SageMaker这样的云服务和许多其他服务，但您似乎对滚动感兴趣您自己的模型，花时间学习是无可替代的。