我想开发一个应用程序/软件，从各种输入理解文本，并根据它做出决定。此外，如果系统在任何一点上感到困惑，那么用户可以手动为它提供输出，从下一次开始，系统必须学会在这些情况下提供这样的输出。基本上，制度必须从过去的经验中学习。我想用这个系统处理的工作是解决客户技术问题的平凡工作。(生产L3票)。在这种情况下，输入将是客户问题，比如订单(比如订单被卡住的状态和他希望订单被推送的状态)，第二个输入是当前状态订单(从多个db表中检索该订单的数据)。对于这两个输入，输出将是要采取的预期操作，例如更新某些列并为该顺序触发XML。我认为需要的工具是一个自然语言处理器(NLP)库，用于理解文本和机器学习，以便从过去令人困惑的场景中学习。
如果你想在你的NLP管道中使用Java库，可以看看Opennlp。
这里有很多基本的支持。
然后你有deeplearning4j在java中有很多神经网络实现。当你想要一个可以从过去的经验中学习的动态模型而不是静态模型时，你可以在deeplearning4j中使用许多神经网络实现。
希望这对你有帮助!