Extrair informações 'úteis' das frases?
Atualmente, estou tentando entender frases deste formulário:
The problem was more with the set-top box than the television. Restarting the set-top box solved the problem.
Sou totalmente novo no Natural Language Processing e comecei a usar o pacote NLTK do Python para sujar as mãos. No entanto, estou me perguntando se alguém poderia me dar uma visão geral das etapas de alto nível envolvidas na consecução diss
O que estou tentando fazer é identificar qual era o problema nesse caso,set-top box
e se a ação executada resolveu o problema, neste caso,yes
porque reiniciar corrigiu o problema. Portanto, se todas as sentenças tivessem esse formato, minha vida teria sido mais fácil, mas por ser uma linguagem natural, as sentenças também poderiam ter a seguinte forma:
I took a look at the car and found nothing wrong with it. However, I suspect there is something wrong with the engine
Nesse caso, o problema estava com ocar
. A ação tomada não resolveu o problema devido à presença da palavrasuspect
. E o possível problema poderia estar com oengine
.
Não estou procurando uma resposta absoluta, pois suspeito que isso seja muito complexo. O que estou procurando é mais uma visão geral de alto nível que me aponte na direção certa. Se houver uma maneira mais fácil / alternativa de fazer isso, também será bem-vindo.