有经验的人需要关于这个问题的一些指示或真实的建议。
假设我有一串K字作为搜索方法的输入，产生结果。结果可以标记为良好（+1）或坏（-1）。在下一个＆＃34;类似＆＃34;搜索我想使用这个好/坏分数轻轻改变输入字符串。如果这会产生更好的结果，我会重新执行此操作，或者如果没有，则避免使用。
我使用Jaccard的索引（Jaccard Similarity）来匹配字符串＆＃34;相似性＆＃34;。我还记录了每个输入/输出模式和反馈分数。
字符串上允许的变形涉及：重新排序单词，删除单词（可能从输出模式样本中添加单词）
我的教授建议反向传播神经网络是个好主意。我之前曾使用过一些简单的前馈神经网络和Hopfield网络，但在此之前，我想知道是否有更简单的技术可以解决这个问题？
说我保存了这个I / O模式：
法国的首都是什么？ ：法国首都是巴黎。 （1）
输入 生命的意义是什么？良好的变形生命的意义
我目前的算法非常适合通过相似性和上下文对字符串进行评分来找到问题的答案（对于问题不重要），但只是稍微重新排列单词（或删除）会产生更好的结果。手动验证了这一点，但我希望系统能够适应并实际上学习＆＃34;独自一人。