要提取的文本和输出类似于以下内容：

“每两周检查一次” - 两周

“在第 1 天和第 14 天检查” - 第 1 天和第 14 天

“第 19 天和第 14 天很重要” - 第 19 天，第十四天

“游戏在 6 周内” - 6 周

“在 6 个月内检查” - 6 个月

“第 1 天和第 14 天很重要” - 第 1 天，第 14 天

“在第 11 天和第 14 天检查它” - 第 11 天，第 14 天

“在第一天和第十二天检查” - 第一天，第十二天

我曾尝试使用 SUTime 库来提取必要的信息，但它仅适用于第一个示例，并且无法从大多数其他句子中正确提取信息。考虑到可以编写相同文本的多种方式，使用正则表达式不太可行。

我想知道是否有任何可行的 NLP/ML 解决方案来提取这些信息。如果 NLP/ML 是解决这个问题的最佳方法，我有两个问题： 1. 我不确定我是否可以使用分类模型，我的首选是使用回归模型，这样做是否正确？2. 在任何一种情况下，我都没有很多标记数据可以训练。因此，如果有人可以让我知道是否有任何用于训练的开源标记数据+，那将会很有帮助。