作者详细介绍了一个用于购物应用 Shoppy 中杂货产品分类的自定义算法。由于数据限制，机器学习方法不可行。该过程包括几个步骤：将输入字符串转换为小写并进行规范化，然后将其拆分为单词，删除撇号，使用 Porter 算法对每个单词进行词干提取，最后对生成的词干进行排序。使用一个包含词语到类别映射的数据库，并具有特定的排序规则，以处理诸如“苹果汁”（饮料）与“苹果”（农产品）之类的情况，优先考虑派生类别而非原始类别。 AI
影响 为特定分类任务提供了基于规则的自然语言处理的实用示例，对于面临类似数据限制的开发者很有用。
排序理由 该条目描述了一个为特定应用程序（购物应用中的杂货分类）构建的自定义算法，而不是一个通用的 AI 发布或研究。
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