如何僅根據列表標題向用戶建議標簽？

Question

問題：

我只需要根據標簽將要創建的列表的標題（5-15個字）向用戶建議標簽。

我們大約有30個預定標簽-

Gaming, Movies, TV shows, Documentaries, Books, Music, Art, History, People, Adventure, Sports, Cooking, Travel, Places, Food, Drinks, Fitness, DIY, Technology, Science, Cars, Bikes, Comedy, Shopping, Clothes, Fashion, Photography, Nature, etc.

因此，例如，對於標題為“世界上最昂貴的高檔餐廳”的列表，建議的標簽可能是（食品，地點，飲料，旅行） 。

它不需要非常准確，只需要令人滿意地工作即可，我相信隨着用戶提供更多培訓數據，它會變得更好。 我還沒有任何監督學習的培訓數據。

我發現自己迷失在機器學習和自然語言處理的廣闊空間中。 如果有人可以建議我應該為該特定任務使用什么方法/算法/庫，以及在此之前應該做的背景閱讀，這將非常有幫助。

謝謝

Answer 1

您可以使用word2vec。 獲取一些預訓練的模型，計算標簽的向量。 然后計算新標題的向量。 查找標題向量和每個標記向量之間的余弦相似度。 以與標題相似度大於某個閾值的描述標簽為例。