我正在尝试找出一种方法来根据顺序对字符串列表进行排序（即 ['北桥台'，'西南路堤'，'朝南的道路结构'，'东北翼墙剥落'，....]）...

我正在尝试找出一种方法，根据我已排序的列表顺序对字符串列表进行排序（即 ['北桥台'、'西南堤岸'、'朝南的结构上方的道路'、'东北翼墙的剥落'，...]）。基本上，我认为我想要某种神经网络，我可以向其中输入大量已排序的列表，以便它可以学习正确的字符串排序方式，这样我就可以将未排序的列表输入其中，它会帮我对它们进行排序。

目的是，我检查桥梁并拍摄大量名称相似的项目的照片。我需要提供一份报告，其中所有现场照片按特定顺序排列。过去，我手动对它们进行排序，这需要很长时间。我想要一个程序，它可以获取一个字符串列表（我的图片名称），并将它们排序为与我过去手动执行的其他报告的顺序最接近的顺序。

我的列表长度会有所不同，因为有些网站的照片比其他网站多。另外，每个网站的字符串可能不完全相同。如果有一个真正独特的项目与任何排序列表项目都不匹配，则可以将其添加到排序列表的末尾。

ChatGPT 有点帮助，但像往常一样，无法完成工作，不幸的是，这个神经网络的东西似乎超出了我的理解范围，所以你们这些人怎么看？

最初，我尝试从所有我认为可能遇到的图片名称中找出一个独特的关键字。然后，我根据我希望的顺序为这些关键字分配一个值。我为方向关键字设置了修饰符（例如，“North Abutment”总是位于“South Abutment”之前）。这种方法效果很好，但我发现可能的图片名称的数量不断增加，手动分配顺序变得太麻烦了。因此，由于我过去有许多已经排序的列表，我想我可以让神经网络来学习顺序，然后我可以使用经过训练的模型对未来的列表进行排序。但是，我不太了解神经网络背后的代码，而 chatgpt 目前也无济于事。