用于在两组字符串之间匹配模式的机器学习模型？

Question

我正在尝试使用机器学习来学习由某些服务执行的HTML转换。我已将我的问题分解为模式匹配问题。现在，我正在尝试学习标签转换的模式。例如，对于相同的数据，我在原始HTML“ html，body，div，h1”中具有此模式，在转换后的页面“ html，body，div，div，div”中具有以下模式。我有14000个这样的数据点，我想训练一个模型，该模型将作为原始页面的输入模式并输出转换后的模式。我研究了一些NLP模型，但是或者我无法完全理解它们，或者它们不是很有帮助。 如果有人可以给我任何指示，或者最好是建议一些基于python的模型，那就太好了。

Answer 1

您的问题尚不清楚，无法为您提供一些答案，但是从我的判断中仍然可以看出，您的输入将是字符串模式的html标签，而您的输出也将是html标签的字符串模式。

您可以将双向LSTM或CRF用于此类任务。阅读有关它们的信息，您将有一个清晰的主意。

但是，如果相同的输入模式给出多个输出模式，那么大多数ML算法将很难学习。您可以删除这些数据点，一切都会很好。