ユーザーがいくつかの質問をし、トレーニングデータからの質問とその回答に基づいて、アプリケーションは一連の回答を提案する自動FAQシステムを構築したいと考えています。FAQ /推奨システム向けGoogle予測API
これはPrediction APIで実現できますか？ 「はい」の場合は、トレーニングデータをどのように作成する必要がありますか？
私は感情分析のための予測APIをテストしました。しかし、それをFAQ /勧告システムとして使用することに疑問と混乱があります。
私のトレーニングデータは、次の構造になっています。
「質問」：「メールアカウントを作成する方法」
「回答」：「ステップ1：xxxxxxxxステップ2：xxxxxxxxxxxxxステップ3：xxxxxxxxxxxxx」
「質問」：「誰が私の連絡先リストを閲覧できますか？
「回答」：入力は質問して出力するように「XXXXXX XXXX XXXXXXXXXXXX X XXXXX XXX」
あなたのデータを訓練は、あなたはそれがあなたの出力を与えることができます予測するための入力として、質問を送信しているとき
に答えています回答。
あなたはロックされます。
PHPで完成した場合は、あまりにも人を助けてください。
予測APIを使用するには、まずトレーニングデータのセットに対してトレーニングを行う必要があります。トレーニングプロセスの最後に、予測APIがデータセットのモデルを作成します。各モデルは、カテゴリ（回答列が文字列の場合）または回帰（回答列が数値の場合）のいずれかです。モデルは、明示的に削除するまで保持されます。このモデルは、元のトレーニングセッションと更新呼び出しからのみ学習します。送信するPredictクエリから学習を継続しません。
トレーニングデータは、以下のいずれかの方法で送信することができる。
カンマ区切り値（CSV）がファイル。各行は、上の2つのデータ例で見たように、データのコレクションとその例の回答（カテゴリまたは値）からなる例です。トレーニングファイル内のすべての回答は、カテゴリまたは数値のいずれかでなければなりません。あなたは2つを混在させることはできません。トレーニングファイルをアップロードしたら、Prediction APIにトレーニングファイルを送信するよう指示します。
トレーニングインスタンスがリクエストに直接埋め込まれています。トレーニングインスタンスは、trainingInstancesパラメータに埋め込むことができます。注：HTTPリクエストのサイズの制限のため、これは小さなデータセット（< 2 MB）でのみ機能します。
を呼び出します。最初に空のモデルは、空のstorageDataLocationとtrainingInstancesパラメータをInsert呼び出しに渡すことによって訓練されます。次に、トレーニングインスタンスはUpdate呼び出しを使用して渡され、空のモデルが更新されます。注：すべての分類子を更新できるわけではないため、データセット全体のモデルをバッチ訓練するよりも、モデル精度が低下する可能性があります。
詳細については、ヘルプセンターarticleをご覧ください。
NB：PHP用Google Prediction APIクライアントライブラリはまだベータ版です。