Realmente depende de cuán diverso sea su dominio .
¿Su dominio es estrecho? ¿Solo le interesan las interacciones entre las personas (Bob) y los widgets electrónicos (iPhone)? Luego, puede crear una solución específica y personalizada con un NER para identificar personas y otro para widgets electrónicos, ya sea mediante el emparejamiento léxico o el aprendizaje automático o una combinación. Luego puede identificar acciones con otra capa de aprendizaje automático. Esto es, por ejemplo, lo que hice en este artículo: extracción a gran escala de la conectividad cerebral de la literatura neurocientífica
¿O también está interesado en varios dominios diferentes como:
- Cómo comenzar la investigación en Machine Learning
- ¿Cómo puede un estado en el aprendizaje por refuerzo tener dos valores? Por ejemplo, como en el blackjack donde el as es 1 u 11.
- ¿Cuál es la diferencia entre un sistema experto y el aprendizaje automático?
- ¿Cómo identificar el contexto basado en la oración?
- Cómo acceder a las funciones extraídas por OverFeat
- interacción entre proteínas y electrofisiología (las neuronas de parvalbúmina se disparan rápidamente),
- receta de cocina (agregue 1 cucharada de sal a la masa),
- comentarios de hotel (la ducha en nuestra habitación estaba goteando),
- en un idioma diferente (Jean a cassé son téléphone portable)
- …
Entonces este es un juego completamente diferente, y diría que hoy en día no existe una solución real que abarque dominios tan diversos …
Por lo tanto, es de esperar que pueda abarcar y restringir su dominio …
