Neo4j + NLP：語音自動補全

Question

我從Neo4j讀取了Michael的article，用於在Neo4j中使用密碼查詢進行NLP實現。我想每個人都應該看看，感謝有用的Cypher查詢。讀完之後，它帶來了新的問題和想法，我花了幾天的時間搜索算法，文章，代碼庫（包括Graphify），但找不到明確的想法。所以我想聽聽來自Neo4j的人們關於這個問題的想法：

在文章中，句子被分解爲單個詞並且與NEXT關係相互關聯。本文涵蓋了一些Cypher查詢，可根據您的需求使用這些數據。所以我的問題是這樣的：

想想我們已經有數十萬個句子（或單詞）存儲在Neo4j與NEXT的關係。所以每個單詞都知道在它之前/之後出現的前身/後繼詞。讓我們有一個應用程序使用這個數據庫，用戶鍵入句子的部分（讓我們說一半），應用程序建議幾個可能的單詞，根據數據庫中的數據在語法上很方便。例如：

Today I would like to play ........... (suggestions: guitar, football, etc...) 

聽起來像這樣的機器學習算法應該是角色，因爲將有監督學習和對db中的單詞進行迭代。但是可以用密碼查詢來完成嗎？對不起，這個抽象的問題沒有提供任何代碼，只是想得到一些想法。謝謝。

Answer 1

是的，這將是可能的，你可以給關係的力量。

例如：

（我愛） - [強度：100] - >（啤酒）或（我愛） - [強度：20] - >（酒）

可以編寫一個查詢該啤酒將首先顯示。 orderby限制。你也可以設置關係，如果有人選擇+1，所以力量變成101.這是一個建議。你可以考慮一下使其更加複雜像

（I） - [強度：20] - >（愛） - [抗剪強度：50]>（啤酒）

（I） - [強度：101] - >（啤酒）

所以你有第一個我和啤酒之間的關係，你計算總強度。你也可以給標籤廣告搜索一個模式。