我想使用非原子数据作为预测的特征。假设我有一个具有以下功能的表：

- Column 1: Categorical - House
- Column 2: Numerical - 23.22
- Column 3: A Vector - [ 12, 22, 32 ]
- Column 4: A Tree - [ [ 2323, 2323 ],[2323, 2323] , [ Boolean, Categorical ] ]
- Column 5: A List [ 122, Boolean ]

例如，我想预测/分类第 2 列。

我正在做一些事情来自动回答问题，任何类型的问题，比如“Foo 出生在哪里？” ...

我首先对搜索引擎进行查询，然后得到一些文本数据作为结果，然后我进行所有解析工作（标记、词干提取、解析、拆分……）

我的第一种方法是制作一个表格，每一行都有一行文字和很多特征，比如“第一个单词”、“第一个单词的标签”、“块”等......

但是通过这种方法，我错过了句子之间的关系。

我想知道是否有一种算法可以查看树结构（或向量）内部并建立关系并提取与预测/分类相关的任何内容。我更愿意了解一个可以做到这一点的库，而不是我必须实现的算法。