Tensorflow：从问题中获取手册部分的最佳实践是什么？

Question

我想使用 Tensorflow 创建一个智能常见问题解答。 我已经看到了如何管理聊天机器人，但我的需要是让用户搜索帮助，结果必须是手册中最可能的章节或部分。

例如，用户可以问：

“支持什么操作系统？”

回复必须是手册中可能是正确答案的所有可能部分的列表。 我为培训程序设置的文本记录只是手册本身。 我遵循了文本分类示例，但我认为这不是我需要的，因为在这种情况下，它只会理解给定的文本是属于一个类别还是另一个类别。

完成这项任务的最佳实践是什么（我使用 Python）？

先感谢您

Answer 1

一个想法可能是使用Bert或其他预训练模型（看看Transformers ）构建文本的嵌入，然后将此类嵌入与您的查询（问题）进行比较（例如使用余弦距离），并获得最相似的解释为包含它们的部分或章节。