问题描述
因此，虽然我是一名中级 ML 工程师，但我的 NLP 技能并不是那么好。这是我的问题
给定数据：
| 文件路径 |
|---|
| C:\Program Files\Microsoft Office\root\Integration\C2RManifest.powerpointmui.msi.16.tr-tr.xml.RYK |
| C:\Users\admin\AppData\Local\VirtualStore\Program Files\Microsoft Office\root\Licenses16\AccessR... |
| C:\Program Files\Microsoft Office\root\Integration\C2RManifest.officemui.msi.16.pt-br.xml.RYK |
| ................................ |
| C:\Program Files\Microsoft Office\root\Licenses16\Access2019R_Retail-ul-oob.xrm-ms.RYK |
| C:\Users\admin\AppData\Local\Packages\windows.immersivecontrolpanel_cw5n1h2txyewy\LocalState\Ind... |
总行数：363980
文件路径是从一个沙箱中生成的，在沙箱中引爆了勒索软件二进制文件。我正在尝试创建一个语言模型/GAN，它可以在这个文件路径语料库上进行训练，然后自己生成类似的文件路径。
我获得的大多数语言模型和文本生成教程都来自 .txt 文件，其中诗歌/小说作为输入传递给 LSTM 或转换器。
除了模型方面的帮助外，我还需要一些关于如何预处理这些数据的指导。
目前我的想法是将路径从'\'分割出来并用空格连接，这样目录就可以成为句子中的单词。
例如： 输入路径：
C:\Program Files\Microsoft Office\root\Integration\C2RManifest.powerpointmui.msi.16.tr-tr.xml.RYK
输出路径：
C: Program Files Microsoft Office root Integration C2RManifest.powerpointmui.msi.16.tr-tr.xml.RYK
这是正确的方向吗？还有其他建议吗？ （更喜欢在 tensorflow 中实现，但如果它真的有用，也可以向 pytorch 开放）
此外，是否可以使用 GAN 以同时学习文件路径序列的方式生成文本？由于勒索软件具有执行签名，并且会以某种已知的顺序运行命令，因此是否有一种模型也可以捕获该维度的数据。 （在更大的数据集中，我还有进程 ID、时间戳和其他标识符来确定哪组事件属于哪个二进制执行）
附注。我知道这个问题的前提可能有点奇怪和令人困惑，但这是我正在测试的东西，只是为了看看会发生什么。
解决方法
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