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使用RNN-LSTM语言建模从用户给定输入的句子顺序预测

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我是深度学习和python的新手 . 我的任务是根据用户给出的单词预测句子的顺序 . 我看过很多关于单词预测的文章,很少有关于句子预测的文章让我知道如何在一个句子中随机预测,但我必须从特定的输入中为我的项目生成语义正确的句子 .

请帮助我,因为概念对我很清楚,但我发现很难编码 . 指向tensorflow教程的链接解释了一种语言模型 . 它旨在预测给定前一个上下文信息的下一个单词 . 一个训练有素的模型将流利地打印出有意义的句子 .

我想 Build 一个语言模型来“从单词中预测句子的顺序” . 例如,如果用户输入“apple eats man”,我的语言模型应该能够产生语义正确的句子,即“男人吃苹果” .

1 回答

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    注意:这个建议来自我从网页和论文中看到的内容 . 你可以做的是你可以用一些句子标记(一个单词)替换句号,问号,感叹号等,如 EOS . 直到 EOS 预测的预测可以被视为一个句子 .

    EDIT: 看看这个link . 跳到第三部分

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