使用RNN-LSTM语言建模从用户给定输入的句子顺序预测

时间:2017-08-22 10:02:07

标签: python nlp deep-learning lstm rnn

我是Deep Learning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了解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。

我想建立一个语言模型,以预测句子的顺序来自"。例如,如果用户输入" apple吃男人"我的语言模型应该能够产生一个语义正确的句子i-e" man吃苹果"。

1 个答案:

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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EOS之类的句子标记(一个单词)替换句点,问号,惊叹号等。直到EOS预测可被视为句子的预测。

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