RNN-LSTM言語モデリングを使用したユーザー指定の文章順予測

Question

ディープ学習とPythonの初心者です。私の仕事は、ユーザーが与えた言葉から文章の順序を予測することです。 私は単語予測に関する多くの記事を見てきましたが、文の予測をどのようにランダムに予測するのかがわかりましたが、特定の入力からプロジェクトの意味的に正しい文を生成する必要があります。

概念は私には分かりますが、私は難しいと思っています。テンソルフローチュートリアルを指し示すリンクは、言語モデルについて説明しています。以前のコンテキスト情報が与えられた場合、次の単語を予測するように設計されています。そして、訓練されたモデルは意味のある文章を流暢に印刷します。

"単語から文のシーケンスを予測する"という言語モデルを構築したいと考えています。例えば、ユーザが「リンゴが人間を食べる」と入力すると、私の言語モデルは意味的に正しい文を生成することができるはずです。「人間はリンゴを食べます」。

Answer 1

注：この提案は、私がウェブページや論文から見たものです。あなたが行うことができるのは、ピリオド、疑問符、感嘆符などをEOSのような文章マーカ（単語）の末尾に置き換えることができることです。 EOS予測までの予測は文として考えることができます。

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