所以我是整个机器学习主题的新手，但我认为我有一个有趣的问题需要解决。我基本上只是想知道一个句子是否符合 TRUE 或 FALSE
这里有一些例句：
...
现在我需要一些提示，以便我能够成功地训练模型，例如Keras，Caffe或其他工具以及我应该遵循的主要原则。
感谢任何提示
更新
所以根据我的理解，我需要做自然语言分类。我需要创建2个类并获得每个类的概率。
像https://github.com/Russell91/nlpcaffe这样的东西会有用吗？
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如果我的理解是正确的，您希望将各种回复归类为true / false，这些回复可能是对话中的问题回答。
对于这种情况，您应该创建/拥有包含true和false类的大量示例的数据集，并训练二进制文本分类器。您可以阅读SVM和Naive Bayes，它们非常适合文本分类，并且可以使用Scikit-Learn轻松实现。