我们正在与Tensorflow合作。我们有大量的单词，品牌等数据集。我们正在尝试生成单词的后缀。例如，赋予'real'可以赋予'realtor'，'really'，'realestate'，...。在我们的数据集中，每个单词都用\ n分隔。
到目前为止，我们已经尝试了几种方法，但是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适应char-rnn-tensorflow。我们只是简单地将采样更改为采样（具有加权随机概率），直到对回车进行采样为止。我们使用rnn_decoder和sequence_loss_by_example保留了原始实现，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，有时还有后缀，但与词的开头没有任何关系（真实->真实位置）。可能是由于此实现未将单词分开，因此我们需要更简单的方法吗？
您将使用什么技术来完成这项任务？
最后，通过仔细调整网络参数并将温度应用于结果以获得一些好的建议，我们已经能够获得良好的结果。序列长度在训练过程中非常重要。
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