Prévision de l'ordre des phrases à partir de l'entrée donnée par l'utilisateur à l'aide de la modélisation du langage RNN-LSTM

Question

Je suis novice en Deep learning et en python. Ma tâche consiste à prédire la séquence de la phrase à partir des mots donnés par l'utilisateur. J'ai vu beaucoup d'articles sur la prédiction de mots et très peu dans la prédiction de phrases qui m'ont donné une idée de comment prédire aléatoirement dans une phrase mais je dois générer des phrases sémantiquement correctes pour mon projet à partir d'entrées spécifiques.

S'il vous plaît aidez-moi en tant que concepts sont clairs pour moi, mais je trouve qu'il est difficile de lien pointant vers code.The tensorflow tutoriel explique un modèle de langage. Il est conçu pour prédire le mot suivant étant donné les informations contextuelles précédentes. Et un modèle entraîné imprimera couramment des phrases significatives. Je veux construire un modèle de langage pour "prédire la séquence de la phrase à partir des mots". par exemple, si l'utilisateur saisit «apple mange man», mon modèle de langage devrait être capable de produire une phrase sémantiquement correcte i-e «l'homme mange la pomme».

Answer 1

Note: cette suggestion est tirée de ce que j'ai vu à partir de pages Web et d'articles. Ce que vous pouvez faire, c'est que vous pouvez remplacer les points, les points d'interrogation, les exclamations etc avec un marqueur de fin de phrase (un mot) comme EOS. Les prédictions jusqu'à une prédiction EOS peuvent être considérées comme une phrase.

EDIT: Jetez un coup d'œil à ce link. Passer à la section trois