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NLP/ML/word2vec/tensorflow を使用した予測。サービス リクエスト ユーティリティから何千ものレコードがあります。私はサービスリクエストのリストと、各サービスリクエストに対して幹部が取った対応するアクションを持っています。これは自然な英語で書かれています（テキストは、異なるユーザーからの同じタイプのリクエストで異なる場合があります）。

サンプルレコード-

request: ユーザー ID yyy の xxx メール エイリアスへの追加

アクション: ユーザーにマネージャーから承認を得てから、手動でユーザー ID をメール エイリアス グループに追加するように依頼してください。

私の理解では、このデータは私のモデル (NLP/ML/word2vec) のトレーニング データとして使用でき、同じタイプの新しいリクエストがモデルへの入力として与えられた場合、モデルは必要なアクションを提案できるはずです。そのエグゼクティブが取る必要があります。これは私が達成したいことですが、どのように、どこから始めればよいかわかりません。からサンプルを実行しました

https://github.com/tmikolov/word2vec

https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r0.12/tensorflow/models/embedding

任意のポインター。

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これは翻訳の問題としてアプローチできると思います。言語間で翻訳する代わりに、リクエストからアクションに翻訳します。TensorFlow ページには、試すことができる翻訳チュートリアルがあります: https://www.tensorflow.org/tutorials/seq2seq/

さらに簡単な方法として、リクエストと回答を含むテキスト ファイル全体で文字予測 RNN をトレーニングすることもできます。これについては、 http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/のサンプル コードで詳しく説明されています。

その後、RNN はリクエストを生成またはオートコンプリートすることもできます :)。

于 2017-01-04T20:39:54.477 に答える