WKS で機械学習モデルを作成しようとしており、現在ドキュメントに注釈を付けている最中です。モデルで住所エンティティを抽出する必要があります。私のより広い目標は、メーリング アドレスを古いアドレスから新しいアドレスに切り替える著者の意図を理解することです。課題は、テキスト内に 2 つ以上のアドレスの言及があり、モデルは 2 つを区別する必要があることです。住所の各部分が個別のエンティティとして扱われる例を見てきました
IE
- [735] [Airport Rd]、[Bismarck]、[ND] [58504] エンティティ: 番地、通り名、都市、州、郵便番号
-VS-
- 住所全体を 1 つのエンティティとして扱う [735 Airport Rd, Bismarck, ND 58504] entity: address
アドレス全体を 1 つのエンティティとして扱いたい理由は、古いアドレスと新しいアドレスを区別するモデルが必要なためです。アドレスを 1 つのエンティティとして扱うと、そのような識別句間の関係を使用できると思います。なので：
- 新しいアドレス: [new_address] または、新しいアドレスは [new_address]
WKS または別の NLP ツールで同様のことを試みた人はいますか? アドレスの各部分をエンティティとして扱い、アドレスの各部分とそれぞれ old_address/new_address との関係を定義することは可能ですか?