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背景

之前做问答机器人的时候需要一个定闹钟的场景，比如：

明早7点半叫我起床
下午2点的闹钟
每天8点半叫我起床
…

之类的，要根据该文字描述让后台创建一个定时任务来叫我起床，需要用到cron表达式，但是文本转换成cron是个头大的事情，竟然没找到合适的工具，尝试过提取时间，也最终被堆积的if else打败—是在下输了！

整理了一下思路：我要做的是 输入一段文字 然后转换成cron表达式，可以理解为翻译，基于这个思考，想到了序列生成模型seq2seq：输入文字进行向量编码->解码得到另外一个语种的表述！

另外，cron表达式无非就是就是年周月日时分秒七个变量倒过来，解码的长度是固定的，模型还简单了不少！

原理

一个正常的seq2seq原理图如下（图片来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/65591919，借用一下，如有侵权请联系删除）：

考虑到本人使用场景的局限性，和序列的长度限制，做了一下简化：
简化一下seq2seq如下:

1.先通过一个RNN作为编码器将文字信息编码一个全局词向量context_vec,以及一个状态信息e5_h
2.使用另外一个RNN作为解码器，以e5_h作为初始状态,开始对context_vec进行解码
3.使解码的时候看做一个多标签分类问题，让RNN分别输出七个类别（cron的七个变量）
4.将七个类别组合成一个完整的cron表达式

 1.直接使用全局向量编码进行预测2.解码阶段假设状态h中已经包含了输出信息，不再使用上一个词的输出作为下一个词预测数输入（还有一个原因是我偷懒，然后我发现这样效果也不错！）3.为了简化模型，加快收敛，解码和编码统一使用GRU，放弃LSTM

在线体验

经过训练发布了一个简单版本：

注：训练样本局限，本人一行一行瞎编的，无法全部覆盖，目前仅支持时分秒的控制

在线体验

如何使用

文档及开源地址

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