【发布时间】：2013-06-29 16:27:54
【问题描述】：
我正在尝试重新创建 google 的 "Hello Prediction" 算法来测试我的网络。我从同一个地方得到了我的训练样本。
由于我不希望您遵循上述链接，因此简而言之“Hello Prediction”： 它是 Google Prediction API 的“hello world”示例，基本上是一个训练示例 ANN 具有一个由西班牙语、英语和法语文本字符串组成的大型训练集。 在这个练习结束时，网络应该能够检测到这 3 种语言中的每一种。
现在我面临着将数据输入网络。
如何操作可变长度的文本字符串以输入固定大小的网络输入？
我见过两种考虑词序的解决方案：
使网络输入足够大以适应整个句子。这是最现实但最浪费的方法。我相信谷歌已经想出了更好的方法。
将句子分成固定大小 (n) 字符的子字符串，如下所示： 如果 n = 2，"abcde" 变为 ["ab", "bc", "cd", de"]。
有人成功解决了这个问题吗？ #2 比 #1 好吗？有第三种解决方案吗？
谢谢。
【问题讨论】：
-
我对“Hello Prediction”一无所知，所以很难理解这里发生的事情（我们不应该去阅读它，帖子应该尽量自我包含），但是，据我所见，#1 将不起作用，因为获得足够的数据来获得足够好的训练是非常不切实际的。 #2 听起来像n-grams，在实践中很常用。
-
@Dukeling 我更新了我的问题，以反映您的评论，谢谢。
标签： algorithm artificial-intelligence neural-network