最近在做NLP的一些工作。
遇到的问题是：Precisely detect scenario/weather/time/etc in a paragraph-level document.
对于这个问题，我作为一个NLP外行，首先想到的思路是建立相应的词表，然后对每一个Sentence进行Tagging。在完成Coding的工作后，在测试中效果还是可以的（毕竟用Word2Vec聚类建立了好大一份词表）。但主要的问题是Overtrigger，这个模型无法区分那些地方才是真正描述Target的，更无法理解一词多义的情况。
于是在第一版模型可以基本Cover住下游业务需求之后，我Mentor对Precision有了进一步的要求（手动GG）。
在想了好几天之后（其实主要时间都用来划水），我想了一个不太成熟的方案，先记下来等元旦过完了回来再和Mentor讨论一下：
- 使用TF-IDF-Based Sequenced List取代完整的Word Segment List。
- 使用BERT取代Word2vec进行Word Embedding。
- 尝试使用Latent Semantic Analysis，进行第一轮无监督学习，总而获取到Sentence-level的Tagging information（说到底，还不是因为没有Labeler）。
- 使用SVD左矩阵反推Word-level Influence Factor，生成NER training data（这一步的话，为了保证模型质量，估计还是得请Labeler帮忙看一下。这个样子的话，比从什么都没有标注要轻松一些）。
- 尝试双向LSTM训练隐含序列，或者直接通过BERT Pre Trained Model 产出Word Embedding（反正BERT的Embedding是自带Context的，啦啦啦）。
- 使用线性链的条件随机场进行Sequence Tagging。这一步的话，参考目前的NER模型，在Location/Person/Organization上有95+的F1
如果这几个流程可以按照预期来进行的话，那效果应该还是不错的。