用于任意文本预测的 AI 模型？
AI model for arbitrary text prediction?
不确定这是不是正确的地方，朋友告诉我去这里。我想制作一个在训练期间接收文本的 AI，然后根据用户 "samples" 给出新文本（这是 而不是 用于聊天程序）。
例如，如果我输入以下内容进行训练：
abc123,test,example
def456,work,coolio
和以下抽样：
ghi789,what
它应该输出一些基于它所知道的东西，而不是它所知道的东西的精确复制品（当然除非输入用于训练）。
这可能吗？有没有现成的模型？我在考虑 char-rnn 但它不允许在采样期间自定义输入。
抱歉，如果这是错误的地方或本网站不允许这样做。我进行了广泛的研究，但找不到任何东西。我知道一点点 TensorFlow，但不足以从头开始。
提前致谢！
字符循环神经网络将是一个很好的起点。如果您是该领域的新手，那绝对是最好的起点，因为有很多教程和示例可以帮助您起步，而且我们知道它们很管用。
阅读 Karpathy 关于此的优秀博客和论文：http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/
您当然可以在采样期间提供自定义输入。网络训练完成后，您可以通过多种不同方式进行采样，事实上，您必须至少提供第一个字符 "custom input".
典型的采样模式是随机 select 第一个字符作为第一个 RNN 序列步骤的输入。然后 RNN 将在字母表上产生一个概率分布，您可以从中随机抽取下一个字符。
对于第 2 个字符，假设您从 RNN 的概率分布中采样，然后随机 selected 字符成为下一个 RNN 序列步骤的输入。以此类推。
请注意，没有什么可以阻止您对多个字符序列进行播种，忽略每一步的 RNN 输出，然后在某些输入序列完成后对 RNN 输出进行采样。从而实现您从自定义输入序列开始然后继续的目标。我希望这种方法对你很有效。
不确定这是不是正确的地方，朋友告诉我去这里。我想制作一个在训练期间接收文本的 AI，然后根据用户 "samples" 给出新文本（这是 而不是 用于聊天程序）。
例如，如果我输入以下内容进行训练：
abc123,test,example
def456,work,coolio
和以下抽样：
ghi789,what
它应该输出一些基于它所知道的东西，而不是它所知道的东西的精确复制品（当然除非输入用于训练）。
这可能吗？有没有现成的模型？我在考虑 char-rnn 但它不允许在采样期间自定义输入。
抱歉，如果这是错误的地方或本网站不允许这样做。我进行了广泛的研究，但找不到任何东西。我知道一点点 TensorFlow，但不足以从头开始。
提前致谢！
字符循环神经网络将是一个很好的起点。如果您是该领域的新手，那绝对是最好的起点，因为有很多教程和示例可以帮助您起步，而且我们知道它们很管用。
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您当然可以在采样期间提供自定义输入。网络训练完成后，您可以通过多种不同方式进行采样，事实上，您必须至少提供第一个字符 "custom input".
典型的采样模式是随机 select 第一个字符作为第一个 RNN 序列步骤的输入。然后 RNN 将在字母表上产生一个概率分布，您可以从中随机抽取下一个字符。
对于第 2 个字符，假设您从 RNN 的概率分布中采样，然后随机 selected 字符成为下一个 RNN 序列步骤的输入。以此类推。
请注意，没有什么可以阻止您对多个字符序列进行播种，忽略每一步的 RNN 输出，然后在某些输入序列完成后对 RNN 输出进行采样。从而实现您从自定义输入序列开始然后继续的目标。我希望这种方法对你很有效。