Как спроектировать сеть LSTM, которая принимает множественный ввод

Question

Вот сценарий, я хочу создать контекстного чат-бота, что означает, что бот будет отвечать или отвечать в зависимости от контекста.В качестве примера

Input :["text": "it was really nice", "topic":movie]
Output:["text": "indeed,it was an awesome movie","topic":movie]

Всякий раз, когда мне нужно рассмотреть только одну вещь, касающуюся ввода, а именно само предложение, которое я могу сделать, все, что мне нужно сделать, это токенизировать предложения и подать на входLSTM.Но как я могу рассматривать «тему»?

Я уже подготовил набор данных в таком формате.

Я использую Keras для создания такого бота.

Answer 1

Я не совсем уверен, что вы хотите построить.Первое, что приходит на ум, - это обычный родовой lstm, такой как этот https://keras.rstudio.com/articles/examples/lstm_text_generation.html

, который генерирует текст, основанный на нишевых работах.Чтобы использовать такую ​​сеть, вам понадобятся данные об обучении в виде вопроса ?, формата ответа.И вам нужно будет задать свой вопрос как семя.Вам не нужно загружать тему отдельно, поскольку концепция нейронной сети заключается в том, что она самостоятельно учится понимать данные.