如何使用 Tensorflow 生成单词后缀？

Question

我们正在使用 Tensorflow。我们有一个非常大的单词、品牌等数据集。我们正在尝试为单词生成后缀。例如，给出 'real' 可能给出 'realtor'、'really'、'realestate'... 在我们的数据集中，每个单词都由 \n 分隔。

到目前为止，我们已经尝试了几件事，但似乎没有产生足够的结果。在我看来，这是一个应该解决的相当简单的任务

我们正在研究的基本思想是改编char-rnn-tensorflow。我们只是简单地将采样更改为采样（使用加权随机概率），直到对回车进行采样。我们保留了原始实现，使用 rnn_decoder 和 sequence_loss_by_example 并使用 rnn 作为模型。

到目前为止，我们还没有获得好的样本，几乎是随机的，有时还有后缀，但与我们单词的开头没有任何关系（real -> realstation）。这可能是因为这个实现没有分隔单词，所以我们需要更简单的东西？

你会使用什么技术来完成这样的任务？

Answer 1

最后，我们通过仔细调整网络的参数并将温度应用于结果来获得一些好的建议，从而获得了很好的结果。序列长度在训练期间非常重要。