使用带标签的输入字段对自然语言输入进行“预分类”是否有帮助？例如，“谁”、“什么”、“哪里”、“何时”、“为什么”、“如何”和“多少钱？” 还是单一的、单一的、自由格式的长文本输入字段对于模型训练目的同样有效和高效？

我们是哥本哈根大学的三位研究员，爱丽丝、鲍勃和查理。我们想了解人类视觉系统的发展。这些知识将有助于预防和治疗儿童的某些视力问题。此外，指导视觉系统发育的规则可以应用于大脑中的其他系统。因此，我们的工作广泛应用于影响神经系统的其他发育障碍。我们将在 2019 年进行这项研究，预算为 15,000 美元。

谁：我们是三个研究员，Alice、Bob 和 Charlie。

What：我们想了解人类视觉系统的发展。

地点：哥本哈根大学。

时间：在 2019 日历年期间。

原因：这些知识将有助于预防和治疗儿童的某些视力问题。

如何：此外，指导视觉系统发育的规则可以应用于大脑中的其他系统。

多少钱：这项研究将花费 15,000 美元。

用例：

我正在构建一个 AI/ML 推荐系统。用户订阅该系统以获得他们可能想参与或资助的研究项目的推荐。将有来自世界各地的许多项目。人类无法分类和过滤的东西太多了。所以人工智能会自动排序和过滤。

使用标签对输入字段进行预分类是否有助于训练算法更高效或更有效？