使用神经网络预测作为条件的字符串的结果

Question

我目前正在开展一个项目，我需要使用某种神经网络来预测字符串数据的前提，问题是字符串数据不是神经网络可以处理的东西，所以我研究了将字符串索引为数值的方法。问题是大多数方法都使用单词和单词列表，比如单词bag concept，但这并不适用于我的问题，因为我处理包含符号，字母和数字的日志数据都在一个没有单词或类似的东西。

是否存在可以很好地处理数字的算法，或者是否有某种方式可以有效地以数字形式表示字符串？

Answer 1

我最终通过将一个单词编程到矢量特征提取程序来解决问题。这种类型的程序根据诸如在它之前的常用词，字母数和出现频率之类的标准将单词转换成多维向量系统。这允许单词的数字表示保持含义和上下文，并允许程序处理它以前从未见过的单词。有许多开源的Word2Vec程序可用，如果你只是google这个名字，任何人都可以找到足够的资源来自己创建一个，如果他们遇到类似的问题。