我正在做一个项目，该项目涉及从用户那里获取输入并将它们映射到系统提供的功能。例如，用户可能会说“警报”，这必须映射到“警报”功能。同样，“唤醒”应该映射到“检测运动”或“检测声音”等。
如何使用机器学习来做到这一点？ 如何在无需创建合成数据集的情况下针对此类目的进行训练，例如从现有文献中进行训练？ 如何将主动学习融入其中？
【问题讨论】：
标签： machine-learning nlp mapping neural-network deep-learning
如果您想使用 ML 方法做到这一点，
这是一个分类问题，你必须知道你所有的目标（例如：警报），
然后创建一个数据集，将一些单词映射到 tagrets（例如警报 => 警报，帮助我 => 警报，...）并使用该数据集训练 ML 算法。
然后你可以测试一些单词或句子。例如，当有人写 'alrt' 时，它可以映射到 => 警报
虽然这个模型并不精确。
您可以搜索一些方法，例如：TF-IDF 或 TEXT 分类
这可能很有用：https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/details/part-1-for-beginners-bag-of-words
【讨论】：