如何使用神经网络找到子串中的主要部分？

Question

我很困惑。是否有可能在句子中找到主词或子串（在训练集的帮助下）。我正在解析空缺并尝试构建一个文本管理的应用程序，这可以解决文本中提到的技能。是的，也许这是使用技能词典进行某种全球文本搜索的任务，但我真的很好奇，NN可以帮忙吗？ 正如你猜测的那样，我是ML的新手。

Answer 1

简短回答：没有NN无法帮助。

答案很长：也许他们可以，如果你真的，真的想要他们并且有大量的时间和技巧。 问题是神经网络用于处理数字而不是单词。 大多数类型的神经网络依赖于决定两个值是否彼此接近的能力。对于语言环境中的字符串，这仍然不容易。

因此，如果你不想在接下来的几年里研究神经网络，我会寻找一种不同的方法;）

Answer 2

Word2Vec是神经网络的基本应用程序，可以帮助创建单词的数字表示，您可以使用它来构建对句子的智能解释。

更有趣的是，使用LSTM可以处理上下文，并识别句子中的关键词，如本文所述：http://www.clsp.jhu.edu/~guoguo/papers/icassp2015_myhotword.pdf。这是一篇关于识别句子中关键词的论文，以便更快，更有用的语音识别软件应用。这是github：https://github.com/MajerMartin/lstm-dtw-keyword-spotting。在这篇文章中解释太多了，但这应该让你忙碌，让你开始训练神经网络进行关键词识别。