Machine learning 如何使用Tensorflow生成单词后缀？

我们正在与Tensorflow合作。我们有一个非常大的词汇、品牌等数据集。我们正在尝试为单词生成后缀。例如，给出“real”可能会给出“realtor”、“really”、“realtate”。。。在我们的数据集中，每个单词由\n分隔

到目前为止，我们已经尝试了几种方法，但似乎没有产生足够的效果。在我看来，这是一项应该解决的相当简单的任务

我们正在努力的基本理念是适应。我们只是将采样更改为采样（使用加权随机概率），直到对回车进行采样。我们保留了最初的实现，使用rnn_解码器和序列_丢失（通过_示例），并使用rnn作为模型

到目前为止，我们还没有获得好的样本，几乎是随机样本，有时是后缀，但与单词的开头没有任何关系（real->realstation）。有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

---

您将使用什么技术来完成此任务？

最后，我们通过仔细调整网络参数并对结果应用温度来获得一些好的建议，从而获得了良好的结果。序列长度在训练中非常重要