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现在我们要做一些文章中提取数据和分段（提取目录），比如一篇合同。
提取出来的目录是
- 基本信息(甲方乙方
- 基本条款
- 附加条款
- 违约条款
要提取出的数据是
- 甲方要求的交付期限
- 甲方付款笔数和金额
- 乙方违约金额
这些只是举例，实际上可能会更多。
不知道现在什么技术能做到,正则表达式肯定不用想了，格式太乱， 调试的时间和手工提取时间没差多少，再加上数据量很大，所以就没法考虑了。
听说 google 有个 tensorflow 项目，但是不太了解能不能做到。
请各位给点意见，或者说下招到能做到这样效果的技术人员薪资大概多少。
 | 1 fengdra Jan 19, 2018 via Android  1 现在的 NLP 技术很难理解语义，很多时候还不如手写正则表达式。 如果非要用的话，大概有两种方式。第一种是找人标数据来训练端对端的模型，一般也只是用 SVM 之类的传统模型，不需要非常多的数据。 第二种是用句法分析器之类的现成工具提取比较高级的特征，然后写规则。 |
 | 3 neosfung Jan 19, 2018 1 同意一楼，除非这个任务的价值特别大，值得投资人力来标注语料库，否则还不如用正则来的快。 嫌正则慢，可以考虑一下新出来的 flashtext https://github.com/vi3k6i5/flashtext |
 | 5 littlepanzh Jan 19, 2018 |
 | 6 takato Jan 19, 2018 Attention+端对端。。 上面的方法好是好，可是。。。gap 了一个时代了啊。。。 |
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