通过神经网络从文本中获取值[关闭]
[英]Getting values from text by neural network [closed]
问题描述
我们有一个文本数据集，需要从中获取值 文本是半字面形式的，即存在指向值的语义指针，但你不能用正则真正获取这些值，只有当你做一堆复查。 问题的症结在于，哪个网络更适合用于此目的？
文本示例：
#GTC/USDT（多头）
入门价格：2.902
止损：2.727
目标 1：2.949 目标 2：3.001 目标 3：3.040 目标 4：3.252
杠杆：10x
在输出中，您需要获得 2 个数组和一个数字：
{
entry: [2.902]
targets: [2.949, 3.001, 3.040, 3.252]
stop: 2.727
}
样本2：
货币对：$TRX/USDT 方向：多头 交易所：币安期货杠杆：3x
输入：0.0585 - 0.0615 - 0.0665
thaTARGET 1-0675🔘TARGET2- 0.069🔘TARGET3- 0.071🔘TARGET4- 0.074🔘TARGET5-0.080🔘TARGET6-0.092 them 6-0.092🔘TARGET6-0.092🔘TARGET7-0.110🔘TARGEN7-0.110🔘TARGET7-0.110🔘TARGET8-0.135 8-0.135🔘
🚫止损：0.0535
风险：中等
0 个解决方案
有没有办法阻止神经网络变得更糟？
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