Neo4j+；NLP：句子的自动完成

我阅读了Neo4j中Michael关于在Neo4j中使用cypher查询实现NLP的文章。我想每个人都应该看一看，谢谢你有用的密码查询。阅读之后，我提出了一些新的问题和想法，在这些问题和想法中，我搜索了几天的算法、文章、代码库（包括Graphify），但没有找到一个清晰的想法。因此，我想听听Neo4j员工对这个问题的看法：

在这篇文章中，句子被分割成单个单词，并通过

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关系相互关联。本文介绍了一些根据您的需要处理数据的密码查询。所以我的问题是这样的：

想想看，我们已经在Neo4j中存储了数十万个句子（或单词），其中包含

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关系。因此，每个单词都知道其前面/后面的前置词/后继词。让我们有一个应用程序，它使用这个数据库，用户键入句子的部分（让我们说一半），应用程序根据数据库中的数据建议几个可能的单词，这在语法上是方便的。例如：

Today I would like to play ........... (suggestions: guitar, football, etc...) 

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这听起来像这样的机器学习算法应该发挥作用，因为在数据库中的单词将有监督学习和迭代。但是也可以用密码查询来完成吗？对不起，这个抽象的问题没有提供任何代码，只是想得到一些想法。谢谢。

是的，这将是可能的，你可以给关系一个力量

例如：

（我爱）-（强度：100]->（啤酒）或（我爱）-（强度：20]->（葡萄酒）

您可以编写一个查询，首先显示啤酒。订单限制。如果有人选择+1，也可以设置该关系，使强度变为101。这是一项建议。你可以考虑让它变得更复杂，比如

（i） -[力量：20]->（爱）-[力量：50]>（啤酒）

（i） -[浓度：101]->（啤酒）

所以你有一个第一个I和啤酒之间的关系，你计算总强度。你也可以给标签广告搜索一个模式