Это совсем непросто, если вы хотите использовать ИИ, потребуется огромное количество данных, и вы не можете гарантировать точное значение предложения sh на английском языке, но все же я могу предложить вам два метода:
Вы можете использовать Recurrent Neural Network
с LSTM
, идея состоит в том, чтобы ввести в качестве ввода ваше предложение (которое будет преобразовано с использованием одного из методов НЛП) в вашей модели One to Many
, чтобы на выходе было другое расширенное количество предложений
Пример:
Input | Output
'i play xbox and ps' | [ 'i play xbox' , 'i play ps' ]
Здесь вы должны использовать класс со следующими атрибутами { subject , verb , object }
, и когда вы хотите ввести ввод , вам нужно будет уточнить каждое слово этого ввода как его тип, каждый из атрибутов представляет собой список, который будет добавлять слова, а затем, чтобы расширить его, вы проанализируете эти списки, чтобы увидеть, сколько у вас объектов и глаголов
Пример (в Java):
// Input : "i play xbox and ps"
Sentence sc = new Sentence();
sc.setSubject("i");
sc.setVerb("play");
sc.addObject("xbox");
sc.addObject("ps");
// for each object you'll do the following
for ( String object : sc.getObject() ) {
System.out.println( sc.getSubject() + sc.getVerb() + object ) ;
}
// Output : i play xbox
// : i play ps
Это всего лишь простой пример, но вы можете придумать способ сделать процесс добавления глаголов и объектов автоматическим c