拥抱脸和人工智能的新手。
我的目标是将输入文本转换为标准化结构，以便稍后能够处理 JSON 格式的表格数据。
例如，
输入：“给我一份所有购买牛奶的客户名单”
输出：{"intention": "retrieve", "object": "client", "conditions":['purchase', 'milk']}
输入：“机器，请帮我一个忙，删除2022年以后未登录的用户”
输出{"intention": "delete", "object": "user", "conditions":['logged-in', '2022-12-31']}
输出的 JSON 结构具有固定的键（intention、object、conditions），值可以是离散的（例如 intention 只能是 ['retrieve', 'delete', 'modify']）或变量（例如 conditions 可以包含任何数据。
我的方法是使用命名实体识别 (NER) 来识别相关实体及其属性，并使用句法解析来确定用户提示的结构。例如，“给我一个列表”将导致实体 intention 为 retrieve.
在阅读、观看和练习之后，我想我现在完全迷失了，甚至不确定在这种情况下 NER 方法是否可取。
任何帮助将不胜感激！