• Как предсказание кластеризации превратить в текст?

    @dmshar
    Можно. Преобразуйте элементы списка (они у вас строковые) в строку.
    Ответ написан
    1 комментарий
  • Как нейросеть научить понимать текст?

    mayton2019
    @mayton2019
    Bigdata Engineer
    После кластеризации мы просто получим сгруппированный текст. И никакого понимания текста и ответов на вопросы там не будет.

    Вообще - лучше привести пример того что хочет автор. Что значит ответить на вопрос. Например:

    Я : Где живут пингвины?
    Нейросеть : В антарктиде.

    Но чтобы нейросеть сделала какой-то inference из текста - нужно сделать что-то большее чем кластеризация.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Как нейросеть научить понимать текст?

    Vindicar
    @Vindicar
    RTFM!
    Коротко: никак.

    Ты можешь попытаться классифицировать тексты по тематике, используя ключевые слова, и искать те тексты / фрагменты, которые содержат те же ключевые слова, что и заданный вопрос.
    Но даже такое определение содержит кучу проблем.
    1. Слова могут иметь разные словоформы. Нужен стемминг для выделения корней слов.
    2. Какие слова считаются ключевыми? Нужен как минимум частотный анализ слов. Слова с очень высокой частотой будут менее полезны при работе.
    3. Порядок слов может менять смысл вопроса. Значит, придётся использовать рекуррентные (seq2seq) сети.
    4. Нужно понять, как кодировать подаваемые на вход ключевые слова. Неудачное кодирование может сильно ограничить возможности сети.

    И после этого тебе нужно будет найти/создать большую базу (десятки тысяч и более элементов) пар "вопрос-ответ", на которой ты будешь обучать свою сеть. И то, после этого она сможет только отвечать на наиболее похожие вопросы из этой базы (плюс/минус формулировка). Обычно горе-программисты убегают с плачем на этом этапе.

    Честно, примитивный частотный анализ (какие слова встречаются в тексте ответа и в тексте вопроса) может дать менее бредовый результат, и будет проще в реализации.
    Ответ написан
    Комментировать