开始推算,找到真正的答案。
网络天才,一款人工智能休闲解压游戏。网络天才游戏中玩家可以通过一系列的猜想,然后不断推算演变,将正确的角色猜出来或者推理出来。游戏还有很多的自定义角色出现,海量问答题目可以选择,一步步根据他的提问来选择回答,最后得出心中的答案啊。
网络天才网页版:cn.akinator.mobi
1、最初级的实现方法:关键词匹配
建一个关键词词库,对用户输入的语句进行关键词匹配,然后调用对应的知识库。
此种方式入门门槛很低,基本上是个程序员都能实现,例如现在微信公众平台的智能回复、诸多网站的敏感词过滤就是此类。
但此种方式存在诸多问题,例如:
a、由于是关键词匹配,如果用户输入的语句中出现多个关键词,此时由于涉及关键词权重(与知识库的关键词对比)等等问题,此时关键词匹配的方法就不擅长了
b、不存在对用户输入语句语义的理解,导致会出现答非所问的现象。当然在产品上对回答不上的问题就采用卖萌的方式来规避掉。
c、基本上无自学习能力,规则只能完全由人工维护,且规则基本是固定死的。
d、性能、扩展性较差。还是上面的一句话中包含多个关键词的例子,采用普通程序语言来做关键词匹配,性能奇差。即便采用一些文本处理的算法来做(例如Double-array trie tree),也很难满足大规模场景需求。
2、稍微高级点的实现方法:基于搜索引擎、文本挖掘、自然语言处理(NLP)等技术来实现
相对于1的关键词匹配,此种实现方法要解决的核心的问题可以大致理解为:根据一段短文本(例如用户问的一句话)的语义,推测出用户最可能的意图,然后从海量知识库内容中找出相似度*的结果。
具体技术实现就不细说了。举一个很粗糙的例子来简单说一下此种实现方法处理的思路(不严谨,只是为了说明思路)。
假如用户问:北京后天的温度是多少度?
如果采用纯搜索引擎的思路(基于文本挖掘、NLP的思路不尽相同,但可参考此思路),此时实际流程上分成几步处理:
1、对输入语句分词,得到北京、后天、温度3个关键词。分词时候利用了预先建好的行业词库,“北京”符合预先建好的城市库、“后天”符合日期库、“温度”符合气象库
2、将上述分词结果与规则库按照一定算法做匹配,得出匹配度*的规则。假定在规则库中有一条天气的规则:城市库+日期库+气象库,从而大致可以推测用户可能想问某个地方某天的天气。
3、对语义做具体解析,知道城市是北京,日期是后天,要获取的知识是天气预报
4、调用第三方的天气接口,例如中国天气网-专业天气预报、气象服务门户 的数据
1.准备好加速器,开启加速网络在进入游戏;第一次进入游戏时需要选择语言,游戏支持中文,切换语言后可以点击创建账户
2.在注册界面中,输入你的邮箱、密码、昵称,然后在收到邮箱的激活提醒之后在此进入游戏即可
1.在这里你需要开始你的遐想,很多的游戏剧情可以开启一系列的问答体验,更多的每日挑战带给你新的玩法和冒险。
2.释放你的创造力,而且这里还有很多的角色想象可以展示的哦,看看你心理所想的是不是你知道的那一个。
3.这里的问题都是连贯在一起的,有趣的问答组合,在这里没有任何广告,只要你想到什么就开始问它就好了。
1.天才角色能猜透你的心思,无论是真实还是虚构的角色,他都能知道,没错他就是天才,你不得不羡慕。
2.游戏需要加速器才能进去,精美的话费,独特的美漫风格,开始你的猜想,看看灯神能不能发现是谁。
3.心中的人物相对比较一下,畅快游玩,没有任何的限制,和关键词开始匹配,看看你知道到底是谁不。
游戏的关键词有很多,所有游戏的门槛很低,对应的知识库有很多,他能猜到很多你不知道的东西,这就是他的词汇量。心里想着一个东西,然后提出猜想,看看他能否找到你知道的答案。
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