TensorflowJS 文本/字符串分类

Question

主题

你好。我想在 .js 中NodeJS使用Tensorflow.js实现文本分类功能。
它的工作是将字符串与一些预定义的主题进行匹配。

例子：

输入：String：“我的狗喜欢在沙滩上漫步”
预定义topcics：Array<String>：输出：有很多变种输出我舒服。这些是一些例子，但如果你能提出更好的建议，那就去做吧！["dog", "cat", "cow"]

• String （最可能的话题） - 示例：“狗”
• Object （每个主题都有预测分数）
  示例：{"dog": 0.9, "cat": 0.08, "cow": 0.02}

研究

我知道可以通过过滤主题名称的字符串并执行一些算法来实现类似的结果，但也可以使用 ML 来实现。

已经有一些关于使用字符串、分类文本和使用 TensorFlow 创建自动完成的帖子（但不确定TFjs），如下所示：

• https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/text_classification_with_tf_hub
• http://ruder.io/text-classification-tensorflow-estimators/
• https://machinelearnings.co/tensorflow-text-classification-615198df9231

您如何提供帮助

我的目标是使用TensorflowJS. 我只需要一个使用字符串训练模型或如何对文本进行分类的最佳方法的示例，然后我将扩展其余部分。

Answer 1

我从事类似的工作。

我的代码https://github.com/ran-j/ChatBotNodeJS/blob/master/routes/index.js

基于https://chatbotsmagazine.com/contextual-chat-bots-with-tensorflow-4391749d0077

还有他们

classify('is your shop open today?')
[('opentoday', 0.9264171123504639)]

但我的代码还不能预测