《网络天才中文版》——这款休闲益智佳作以其独树一帜的魅力,为玩家精心筹备了一场问答盛宴。游戏中,海量关卡层层递进,每一帧画面都洋溢着温馨治愈的气息,引领玩家步入一场别开生面的奇妙旅程。玩家可自由构想一个角色设定,通过细致入微的回答,与游戏进行智慧交锋,看其能否精准洞察你的角色构想。系统自动匹配对手,速度之快,让你无需久等,即刻沉浸于这场思维碰撞的乐趣之中。其玩法创新,乐趣无穷,邀请你踏上征途,解锁更多关卡挑战,快来下载,与万千玩家共享这份智慧与想象的盛宴吧!
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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
在游戏中每个玩家都可以轻松享受到最有趣的玩法机制,在这里我们可以不断挑战更多的心理测试,而且内容十分绿色健康,玩法上也简单轻松,相信这样休闲的游戏方式下,大家都能够找到自己最喜欢的游玩方式,每一个关卡都让人感受到欢乐的氛围。
v8.8.5版本
修复漏洞
184.3M / 12-03
角色扮演
下载162.4M / 11-05
休闲益智
下载58.1M / 08-28
冒险解密
下载59.5M / 12-05
1.37G / 12-05
275.8M / 12-05
536.1M / 12-04
184.3M / 12-03
579.1M / 12-03
1.83G / 12-03
314.6M / 12-02
995.7M / 12-02
486.4M / 12-02
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387.6M / 12-02
653.6M / 12-06
141.3M / 12-05
100.8M / 12-05
122.6M / 12-05
718.6M / 12-05
35.6M / 12-04
408.0M / 12-04
214.9M / 12-04
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215.3M / 11-30
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183.4M / 11-29
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1.43G / 11-28
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50.6M / 11-27
339.5M / 11-26
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85.8M / 12-05
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