如何使用Tensorflow生成字尾？

Question

我們正在與Tensorflow合作。我們有一個非常大的單詞，品牌等數據集。我們正在嘗試爲單詞生成後綴。例如，給'真正'可能會給'房地產經紀人'，'真正'，'房地產'...在我們的數據集中，每個單詞由\ n分隔。

到目前爲止，我們已經嘗試了幾件事情，但它似乎沒有產生足夠的結果。在我看來，這是一個相當簡單的任務，應該解決的問題

我們正在處理的基本思想是改編char-rnn-tensorflow。我們簡單地將採樣改爲採樣（加權隨機概率），直到採樣回車。我們使用rnn_decoder和sequence_loss_by_example保留原始實現，並使用rnn作爲模型。到目前爲止，我們還沒有獲得很好的樣本，幾乎是隨機的，有時候是後綴，但與我們的單詞的開頭（真實 - >實時）沒有任何關係。這可能是因爲這個實現不會分隔單詞，所以我們需要更簡單的東西？

您將使用哪些技術來完成此類任務？

Answer 1

最後，我們已經能夠通過仔細調整網絡參數並將溫度應用到結果中以獲得良好結果，以獲得一些很好的建議。序列長度在訓練期間非常重要。