網(wǎng)絡(luò)天才Akinator是一款好玩的益智游戲,玩家在游戲中需要通過游戲中天才提出的問題,系統(tǒng)會選擇一個人的名字,更具信息和提示,玩家需要經(jīng)過縝密的分析方可知道問題的答案,通過游戲可以學(xué)習(xí)知識,歡迎來下載體驗!
1、最初級的實現(xiàn)方法:關(guān)鍵詞匹配
建一個關(guān)鍵詞詞庫,對用戶輸入的語句進行關(guān)鍵詞匹配,然后調(diào)用對應(yīng)的知識庫。
此種方式入門門檻很低,基本上是個程序員都能實現(xiàn),例如現(xiàn)在微信公眾平臺的智能回復(fù)、諸多網(wǎng)站的敏感詞過濾就是此類。
但此種方式存在諸多問題,例如:
a、由于是關(guān)鍵詞匹配,如果用戶輸入的語句中出現(xiàn)多個關(guān)鍵詞,此時由于涉及關(guān)鍵詞權(quán)重(與知識庫的關(guān)鍵詞對比)等等問題,此時關(guān)鍵詞匹配的方法就不擅長了
b、不存在對用戶輸入語句語義的理解,導(dǎo)致會出現(xiàn)答非所問的現(xiàn)象。當(dāng)然在產(chǎn)品上對回答不上的問題就采用賣萌的方式來規(guī)避掉。
c、基本上無自學(xué)習(xí)能力,規(guī)則只能完全由人工維護,且規(guī)則基本是固定死的。
d、性能、擴展性較差。還是上面的一句話中包含多個關(guān)鍵詞的例子,采用普通程序語言來做關(guān)鍵詞匹配,性能奇差。即便采用一些文本處理的算法來做(例如Double-array trie tree),也很難滿足大規(guī)模場景需求。
2、稍微高級點的實現(xiàn)方法:基于搜索引擎、文本挖掘、自然語言處理(NLP)等技術(shù)來實現(xiàn)
相對于1的關(guān)鍵詞匹配,此種實現(xiàn)方法要解決的核心的問題可以大致理解為:根據(jù)一段短文本(例如用戶問的一句話)的語義,推測出用戶最可能的意圖,然后從海量知識庫內(nèi)容中找出相似度*的結(jié)果。
具體技術(shù)實現(xiàn)就不細(xì)說了。舉一個很粗糙的例子來簡單說一下此種實現(xiàn)方法處理的思路(不嚴(yán)謹(jǐn),只是為了說明思路)。
假如用戶問:北京后天的溫度是多少度?
如果采用純搜索引擎的思路(基于文本挖掘、NLP的思路不盡相同,但可參考此思路),此時實際流程上分成幾步處理:
1、對輸入語句分詞,得到北京、后天、溫度3個關(guān)鍵詞。分詞時候利用了預(yù)先建好的行業(yè)詞庫,“北京”符合預(yù)先建好的城市庫、“后天”符合日期庫、“溫度”符合氣象庫
2、將上述分詞結(jié)果與規(guī)則庫按照一定算法做匹配,得出匹配度*的規(guī)則。假定在規(guī)則庫中有一條天氣的規(guī)則:城市庫+日期庫+氣象庫,從而大致可以推測用戶可能想問某個地方某天的天氣。
3、對語義做具體解析,知道城市是北京,日期是后天,要獲取的知識是天氣預(yù)報
4、調(diào)用第三方的天氣接口,例如中國天氣網(wǎng)-專業(yè)天氣預(yù)報、氣象服務(wù)門戶 的數(shù)據(jù)
網(wǎng)絡(luò)天才(Akinator)比以往更了解你!僅通過對你的提問,Akinator便能讀懂你的意念并猜出你心中所想的角色。想一個真實或者虛構(gòu)的角色,Akinator將會試著猜出這個人物。誰敢挑戰(zhàn)這個精靈!
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