给定一个英语单词列表，合成最有可能的英语句子，其中
在语法上是正确的，并且在这些词中具有共同的概念。
例如：
a) “水”、“手” -> “我想洗手”。
b) “沙拉”、“吃” -> “我想吃沙拉”。
c) “时间”、“现在”、“问题” -> “现在几点了？”。
d) “pizza”、“vegan”、“order” -> “我想点一份素食披萨”。
如果有多个可能的句子，就建议几个候选。
【问题讨论】：
标签： ibm-watson
有趣的请求。我不认为有一个 Watson REST API 可以完全满足您的要求。你有没有注意到你给出的例子中有两个有动词，你用不定式解释，两个没有动词。在您的问题场景中，是否必须提供动词？您的示例非常明确，其中的含义最有可能是您所建议的，但是“水”，“玻璃”呢？
最接近的匹配是对话服务。您可以创建用于在提交的短语中查找关键字或变体的输入处理程序的对话服务。缺点是，虽然披萨订购对话框能够解释“pizza”、“vegan”、“order”，但它通常无法处理“time”、“now”、“question”。
接下来是自然语言分类器服务。它与您的建议相反，因为它寻找意图，因此需要关键词“我想要”和“什么是”来得出短语背后的意图。
【讨论】：
正如@chughts 所说，这里的问题是，只有当你有一个非常大的充满短语的文本数据语料库时，这才有意义，例如，谷歌有谷歌搜索（然后谷歌建议使用自动完成的短语） .然而，我不相信这就是 Watson 的工作方式。 （抱歉，我不知道 Watson 在内部是如何工作的）。
也就是说，如果您告诉 Watson 如何将问题映射到答案，Watson 就可以回答问题。对话组件确实可以做到这一点，因为您可以设置一组初始答案并告诉 Watson 从这些“种子”中推断出更广泛的问题（因为您总是可以问“你好吗？”或“你好吗？今天？”或“你今天感觉如何？”或“你今天感觉如何，伙计？”但同样，使用 Dialog 组件，您实际上是在提供问题语料库。
【讨论】：