c# - 我应该在这个神经网络中使用什么类型的输入？

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我有一个系统，用户可以在其中发送许多聊天消息，其中许多往往是问题，例如 How do I register an account? How do I do this? Where is X?

为了帮助解决此问题，我有兴趣创建一个 FAQbot它接受一条聊天消息，然后决定是否发送一条有用的消息来解释如何做事情。因此用户输入 How do I register an account?机器人应该回复类似 You can register by ... 的内容如果用户输入 How do I register?，机器人应该像这样回复, I can't register an account! , Can somebody please tell me how to register? ，或其他类似的东西。对于我们期望用户提出的各种问题，该机器人会给出一组固定的答案，因此我计划将神经网络训练为 output 0对于不需要回复的消息或其他一些ID number对应于给定的回复消息。

我想我会记录所有聊天消息，对它们进行仔细检查并分类，哪些消息或没有消息是合适的回复，然后将其输入神经网络。我还会创建工具来纠正不恰当的回复或缺乏回复。

我正在使用C#并且可能会使用诸如 Accord.NET 之类的库，虽然我不问具体的实现。我的一个问题是如何获取聊天消息字符串并将其转换为神经网络的有效输入。我想它会告诉网络使用了哪些单词和标点符号、单词的顺序以及哪些单词跟在哪些单词之后。然而，具体的实现却让我难以理解。

Answer 1

首先 - 似乎您的任务是某种自然文本分类(每个常见问题解答问题代表一个类别)。

另外 - 也许是TF-IDF向量？我看到的另一种方式 - 将输入呈现为词向量矩阵(来自 word2vec 或类似的东西)，但似乎在这种情况下 ANN 将有很多参数 - 所以你似乎无法正确训练它。

附:另外 - 也许您会更喜欢 api.ai ，或者，也许 - 基于 Watson NLC 的机器人？