训练文本模型以预测真假

Train a text model to predict true or false

所以我是整个机器学习主题的新手，但我认为我有一个有趣的问题需要解决。我基本上只想知道一个句子是否符合 TRUE 或 FALSE

这里是一些例句：

.....

现在我需要一些提示如何成功训练模型，例如Keras、Caffe 或其他工具以及我应该遵循什么样的原则。

感谢任何提示

更新

据我了解，我需要进行自然语言分类。我需要创建 2 类 并获得每个 类 返回的概率。

https://github.com/Russell91/nlpcaffe 之类的东西有用吗？

如果我的理解是正确的，你想将各种回复分类为true/false，这可能是作为对话的一部分对问题的回复。

对于这种情况，您应该 creating/having 一个包含 true 和 false 类 大量示例的数据集，并训练一个二进制文本分类器。您可以阅读 SVM 和朴素贝叶斯，它们非常适合文本分类，并且可以使用 Scikit-Learn 轻松实现。