我想开发一个应用程序/软件，它可以从各种输入中理解文本并根据它做出决策。此外，如果系统感到困惑，那么用户可以手动为其提供输出，并且从下一次开始，系统必须学会在这些情况下提供这样的输出。基本上系统必须从过去的经验中学习。我想用这个系统处理的工作是解决客户技术问题的平凡工作。（生产 L3 票）。在这种情况下，输入将是客户问题，例如订单（例如订单被卡住的状态以及他希望将其推送的状态），第二个输入是当前状态订单（从多个db) 的表。对于这两个输入，输出将是需要采取的操作，例如更新某些列并为该订单触发 XML。我认为需要的工具是自然语言处理器 (NLP) 库，用于理解文本和机器学习，以便从过去令人困惑的场景中学习。
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如果您想为您的 NLP 管道使用 Java 库，请查看Opennlp。
你在这里有很多基本的支持。
然后你有deeplearning4j，你有很多 Java 中的神经网络实现。由于您想要一个可以从过去的经验中学习而不是静态模型的动态模型，因此您有许多可以在 deeplearning4j 中使用的神经网络实现。
希望这可以帮助！
于 2016-10-05T09:22:06.493 回答