可能重复:
文本分类到类别
我目前正在研究一种解决方案,根据他们的描述,在10k餐厅的数据库中提供食物类型.我正在使用关键字列表来决定提供哪种食物.
我读了一下机器学习,但我根本没有实际经验.任何人都可以向我解释是否/为什么它会更好地解决这样一个简单的问题？我发现准确性比性能更重要!
简化示例:
["China", "Chinese", "Rice", "Noodles", "Soybeans"]
["Belgium", "Belgian", "Fries", "Waffles", "Waterzooi"]
可能的描述可能是:
"香港花园餐厅为我们的顾客提供咸味,价格合理的中餐.如果您发现周六晚上8点突然想要 米饭,面条或大豆,请不要担心!我们开放七天一个星期,提供结转服务.你也可以在这里吃薯条!"
如何解析没有年份的日期（使用 dateutil），以便当当前日期为 17/11/2012 时，这些日期将被解析如下：
print parser.parse("23 nov", dayfirst=True, yearfirst=False, fuzzy=True)
# 23/11/2012
print parser.parse("28 dec", dayfirst=True, yearfirst=False, fuzzy=True)
# 28/12/2012
print parser.parse("3 jan", dayfirst=True, yearfirst=False, fuzzy=True)
# 3/01/2013
我想要的是已经过去的几个月将出现在今年的下一年中。有什么简单的解决方案吗？