Baixar Network Genius para Android
V 5.0
A versão chinesa do Internet Genius é um jogo de quebra de nível muito gratuito. Haverá um grande número de modos que são constantemente abertos aqui. Os jogadores terão experiências diferentes aqui. dar-lhe uma sensação diferente.
1. Torne-se o jogador número um
Desafie outros jogadores na tabela de classificação para ver quem é melhor. Você pode escrever seu nome no último super prêmio ou no hall de honra.
2. Encontre o Prêmio Aki
Akinator convida você a imaginar seu caminho para prêmios de ouro negro, platina, ouro... e um lugar no Hall da Fama. Como você sabe, o Akinator adora adivinhar personagens e enfrentar desafios mais difíceis. Para fazer isso, peça a ele que adivinhe personagens esquecidos, aqueles que ninguém joga há muito tempo. Verifique as classificações e lute pelo topo!
3. Liberte a sua criatividade
Você pode usar Geniz Points para desbloquear e personalizar a imagem do Akinator desejada. Os gênios da Internet podem se tornar reis, cowboys ou músicos. Use 12 chapéus e 13 peças de roupa para criar sua própria combinação única.
4. Continue participando dos desafios diários
Você pode encontrar cinco personagens misteriosos todos os dias para ganhar prêmios Aki extras ou especiais. Complete todos os desafios diários para ganhar o prêmio Daily Aki de ouro, o prêmio Aki de maior prestígio!
5. Jogue livremente sem restrições
A poção definitiva desbloqueia todos os personagens e remove todos os anúncios para que você possa aproveitar a melhor experiência de jogo.
1. Ao resolver mais quebra-cabeças nessas missões, você pode desbloquear mais níveis neste jogo.
2. Durante o jogo para celular, conforme o usuário resolve diferentes tarefas, o som de fundo muda e o conteúdo de todo o jogo para celular é muito interessante.
3. Existem muitas tarefas desafiadoras no jogo para celular Internet Genius. No jogo, os jogadores precisam escolher com flexibilidade quais partes remover.
1. O método de implementação mais básico: correspondência de palavras-chave
Crie um dicionário de sinônimos de palavras-chave, execute a correspondência de palavras-chave nas frases inseridas pelo jogador e, em seguida, ligue para a base de conhecimento correspondente.
A barreira de entrada para este método é muito baixa e basicamente qualquer programador pode implementá-lo. Por exemplo, a resposta inteligente atual na plataforma pública WeChat e a filtragem de palavras confidenciais em muitos sites são assim.
No entanto, existem muitos problemas com esta abordagem, como
a. Como se trata de correspondência de palavras-chave, se houver várias palavras-chave na frase inserida pelo jogador, devido a problemas como peso da palavra-chave (em comparação com as palavras-chave na base de conhecimento) e outros problemas, o método de correspondência de palavras-chave não funcionará. desta vez.
b. Não há compreensão da semântica das sentenças de entrada do jogador, resultando em respostas incorretas. É claro que, quando se trata de produtos, usamos maneiras fofas de evitar responder perguntas que não conseguimos responder.
c. Basicamente, não há capacidade de autoaprendizagem. As regras só podem ser mantidas inteiramente manualmente e são basicamente fixas.
d. Baixo desempenho e escalabilidade. Novamente, o exemplo acima contém várias palavras-chave em uma frase. Usar uma linguagem de programação comum para fazer a correspondência de palavras-chave tem um desempenho extremamente ruim. Mesmo que alguns algoritmos de processamento de texto sejam usados (como árvore trie de matriz dupla), é difícil atender às necessidades de cenários de grande escala.
2. Um método de implementação um pouco mais avançado: baseado em motores de busca, mineração de texto, processamento de linguagem natural (PNL) e outras tecnologias
Comparado com a correspondência de 1 palavra-chave, o problema central a ser resolvido por este método de implementação pode ser entendido aproximadamente como: com base na semântica de um texto curto (como uma frase perguntada pelo jogador), inferir a intenção mais provável do jogador, e depois em Encontre os resultados mais semelhantes entre o enorme conteúdo da base de conhecimento.
A implementação técnica específica não será detalhada. Deixe-me dar um exemplo muito aproximado para explicar brevemente a ideia deste método de implementação (não rigoroso, apenas para ilustrar a ideia).
Se o jogador perguntar: Qual é a temperatura em Pequim depois de amanhã?
Se você adotar a ideia de um mecanismo de busca puro (as ideias baseadas em mineração de texto e PNL são diferentes, mas você pode consultar essa ideia), o processo real é dividido em várias etapas.
1. Segmente a frase de entrada e obtenha três palavras-chave: Pequim, depois de amanhã e temperatura. Ao segmentar palavras, o léxico da indústria pré-construído é usado em Pequim, que corresponde ao banco de dados da cidade pré-construída, depois de amanhã corresponde ao banco de dados de datas e a temperatura corresponde ao banco de dados meteorológico.
2. Combine os resultados da segmentação de palavras acima com a base de regras de acordo com um determinado algoritmo para obter a regra com o maior grau de correspondência. Suponha que haja uma regra climática na biblioteca de regras: biblioteca da cidade + biblioteca de datas + biblioteca de clima, para que possa ser inferido aproximadamente que o jogador pode querer perguntar sobre o clima em um determinado local em um determinado dia.
3. Faça uma análise detalhada da semântica Sabemos que a cidade é Pequim, a data é depois de amanhã e o conhecimento a ser adquirido é a previsão do tempo.
4. Ligue para interfaces meteorológicas de terceiros, como China Weather Network - previsão meteorológica profissional, dados do portal de serviços meteorológicos
O mestre da lâmpada mágica pode adivinhar o que você está pensando, o que é muito interessante de jogar.
