파이썬에서 텍스트 피드백 생성기

Question

문서를 읽고 에세이와 같이 개선하는 방법에 대한 피드백을 제공하고자하는 프로그램을 만들고 싶습니다. 지금까지 필자는 에세이를 소개, 개발 단락 및 결론과 같은 주요 구성 요소로 분리했습니다. 어떻게 사용자가 그것을 향상시킬 수 있도록 각 단락에 대한 피드백을 줄 수있는 프로그램을 만들 수 있습니까? 이러한 유형의 프로그램이 가능한가 또는 기술이 충분히 발전하지 못했는가? 기계 학습이 최고의 기술이 될 것입니다. 코드는 지금까지 많이는 아니지만 여기있다 :

이

import nltk 

def parse_essay(essay_filename): 
    with open(essay_filename, 'r') as file: 
     paragraphs = [x.strip('\n') for x in file.readlines() if x != '\n' and x != '\t\n'] 
     return paragraphs[0], paragraphs[1], paragraphs[2], paragraphs[3] 

def get_introduction_feedback(text): 
    sentences = nltk.tokenize.sent_tokenize(text) 
    hook = ' '.join(sentences[:3]) 
    thesis = sentences[3] 
    arguments = ' '.join(sentences[4:]) 

def get_development_feedback(text): 
    pass 

def get_conclusion_feedback(text): 
    pass 

if __name__ == '__main__': 
    ESSAY = 'essay.txt' 

    intro, dev1, dev2, conclusion = parse_essay(ESSAY) 
    intro_feedback = get_introduction_feedback(intro) 
    dev1_feedback = get_development_feedback(dev1) 
    dev2_feedback = get_development_feedback(dev2) 
    conclusion_feedback = get_conclusion_feedback(conclusion) 

    print('Introduction:\n\n{}\n\nDevelopment 1:\n\n{}\n\nDevelopment 2:\n\n{}\n\nConclusion:\n\n{}'.format(intro_feedback, dev1_feedback, dev2_feedback, conclusion_feedback)) 

또한이 사용하는 에세이 문서는 제 1 항은 인트로, 제 2 항 및 3가 개발하고 4는 결론이다 4 단락 에세이입니다 .

Answer 1

일반적인 기계 학습으로 태클하는 것은 매우 어려운 문제입니다. 에세이는 매우 특정한 도메인 일 것이고 매우 광범위한 (그리고 분류 된) 에세이 데이터베이스가 필요할 것입니다.

인공 신경망을 통한 Word-embedding과 같은 Unsupervied 접근 방식이 유용 할 수 있습니다.

가장 먼저 생각해야 할 것은 "어떤 문제를 해결하려고합니까?"입니다. 또는 "나는 어떤 질문을하려고합니까?" 그런 다음 ML을 사용하여 최적화 할 목적 함수를 정의 할 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 해당 질문에 대답하려고 할 때 또 다른 패러다임을 사용할 수 있습니다.