さまざまな入力からテキストを理解し、それに従って判断するアプリ/ソフトウェアを開発したい。さらに、システムが混乱した場合、ユーザーはその出力を手動で提供できます。次回以降、システムはこれらのシナリオでそのような出力を提供することを学習する必要があります。基本的に、システムは過去の経験から学ばなければなりません。このシステムで処理したい仕事は、顧客の技術的な問題を解決するという平凡な仕事です (生産 L3 チケット)。この場合の入力は、注文のような顧客の問題 (注文が停滞している状態やプッシュしたい状態など) であり、2 番目の入力は現在の状態の注文 (複数からその注文に対して取得されたデータ) です。データベースのテーブル) . これら 2 つの入力の場合、出力は、特定の列を更新し、その順序で XML を起動するなど、実行する必要のあるアクションになります。私が必要だと思うツールは、過去の混乱したシナリオから学ぶために、テキストと機械学習を理解するための自然言語プロセッサ (NLP) ライブラリです。
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NLP パイプラインに Java ライブラリを使用する場合は、Opennlpを参照してください。
ここには多くの基本的なサポートがあります。
そして、Java で多くのニューラル ネットワークを実装しているdeeplearning4jがあります。静的モデルではなく過去の経験から学習できる動的モデルが必要なので、deeplearning4j で操作できる多くのニューラル ネットワークの実装があります。
お役に立てれば！
于 2016-10-05T09:22:06.493 に答える