tensorflow - 使用 NLP/ML/word2vec/tensorflow 进行预测

Question

使用 NLP/ML/word2vec/tensorflow 进行预测。我有 1000 条来自服务请求实用程序的记录。我有服务请求列表和行政人员为每个服务请求采取的相应行动，这些服务请求是自然英语语言（对于来自不同用户的相同类型的请求，文本可能不同）。

样本记录-

请求：除了用户 id yyy 的 xxx 邮件别名

行动：要求用户获得经理的批准，然后手动将用户 ID 添加到邮件别名组。

我的理解是，这些数据可以用作我的模型（NLP/ML/word2vec）的训练数据，这样，如果将任何相同类型的新请求作为模型的输入，模型应该能够建议所需的操作那位行政人员应该采取。这是我想要实现的目标，但不知道如何以及从哪里开始。我已经执行了样本

任何指针。

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我认为您可以将其视为翻译问题。您无需在语言之间进行翻译，而是将请求翻译为行动。TensorFlow 页面有一个翻译教程，你可以试试：https ://www.tensorflow.org/tutorials/seq2seq/

为了更简单，您还可以在包含请求和答案的整个文本文件上训练一个字符预测 RNN。这在http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/的示例代码中得到了很好的描述。

然后，RNN 也将能够生成或自动完成请求 :)。

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