Скачать Network Genius для Android
V 5.0
Китайская версия Internet Genius — это очень бесплатная игра, позволяющая преодолевать уровни. Здесь будет постоянно открываться большое количество режимов. Игроки получат разные впечатления. Все операции совершенно бесплатны и не будут ограничивать игроков. дать вам другое чувство.
1. Станьте игроком номер один
Бросьте вызов другим игрокам в таблице лидеров, чтобы узнать, кто лучше. Вы можете написать свое имя в последней суперпремии или зале почета.
2. Найдите награду Аки
Акинатор предлагает вам представить свой путь к черному золоту, платине, золотым... наградам и месту в Зале славы. Как вы знаете, Акинатор любит угадывать персонажей и решать более сложные задачи. Для этого нужно попросить его отгадать забытых персонажей, тех, которых давно уже никто не играл. Проверяйте рейтинги и стремитесь к вершине!
3. Раскройте свой творческий потенциал
Вы можете использовать очки Geniz, чтобы разблокировать и настроить желаемое изображение Акинатора. Интернет-гении могут стать королями, ковбоями или музыкантами. Используйте 12 головных уборов и 13 предметов одежды, чтобы создать свою уникальную комбинацию.
4. Продолжайте участвовать в ежедневных задачах.
Каждый день вы можете находить пять загадочных персонажей и выигрывать дополнительные или специальные призы Аки. Выполняйте все ежедневные задания, чтобы заработать золотую награду Daily Aki Award, самую престижную награду Aki Award!
5. Играйте свободно и без ограничений.
Идеальное зелье разблокирует всех персонажей и удалит всю рекламу, чтобы вы могли наслаждаться лучшим игровым процессом.
1. Решив больше головоломок в этих миссиях, вы сможете разблокировать больше уровней в этой игре.
2. Во время мобильной игры, когда пользователь решает различные задачи, фоновый звук будет меняться, и содержание всей мобильной игры очень интересно.
3. В мобильной игре Internet Genius много сложных задач. В игре игрокам необходимо гибко выбирать, какие части удалять.
1. Самый простой метод реализации: сопоставление ключевых слов.
Создайте тезаурус ключевых слов, выполните сопоставление ключевых слов с предложениями, введенными игроком, а затем вызовите соответствующую базу знаний.
Входной барьер для этого метода очень низок, и его может реализовать практически любой программист. Например, текущий интеллектуальный ответ на общедоступной платформе WeChat и фильтрация конфиденциальных слов на многих веб-сайтах выглядят следующим образом.
Однако у этого подхода есть много проблем, таких как
а. Поскольку это сопоставление ключевых слов, если в предложении, введенном игроком, есть несколько ключевых слов, из-за таких проблем, как вес ключевого слова (по сравнению с ключевыми словами в базе знаний) и других проблем, метод сопоставления ключевых слов не будет работать. на этот раз хорошо.
б. Нет понимания семантики вводимых игроком предложений, что приводит к неверным ответам. Конечно, когда дело касается продуктов, мы используем забавные способы избежать ответа на вопросы, на которые не можем ответить.
c. Способность к самообучению практически отсутствует. Правила можно поддерживать только полностью вручную, и правила в основном фиксированы.
d. Низкая производительность и масштабируемость. Опять же, приведенный выше пример содержит несколько ключевых слов в одном предложении. Использование обычного языка программирования для сопоставления ключевых слов имеет крайне низкую производительность. Даже если используются некоторые алгоритмы обработки текста (например, дерево с двойным массивом), трудно удовлетворить потребности крупномасштабных сценариев.
2. Несколько более продвинутый метод реализации: на основе поисковых систем, интеллектуального анализа текста, обработки естественного языка (NLP) и других технологий.
По сравнению с сопоставлением одного ключевого слова основную проблему, которую необходимо решить с помощью этого метода реализации, можно примерно понять следующим образом: на основе семантики короткого текста (например, предложения, задаваемого игроком) сделать вывод о наиболее вероятном намерении игрока; а затем найти наиболее похожие результаты среди огромного содержимого базы знаний.
Конкретная техническая реализация не будет подробно описана. Позвольте мне привести очень грубый пример, чтобы кратко объяснить идею этого метода реализации (не строгий, просто для иллюстрации идеи).
Если игрок спросит: Какая температура в Пекине послезавтра?
Если вы примите идею чистой поисковой системы (идеи, основанные на анализе текста и НЛП, различны, но вы можете обратиться к этой идее), реальный процесс разделится на несколько этапов.
1. Сегментируйте входное предложение и получите три ключевых слова: Пекин, послезавтра и температура. При сегментировании слов используется заранее созданная отраслевая лексика. Пекин соответствует предварительно созданной базе данных города, послезавтра соответствует базе данных дат, а температура соответствует базе данных погоды.
2. Сопоставьте приведенные выше результаты сегментации слов с базой правил по определенному алгоритму, чтобы получить правило с наибольшей степенью соответствия. Предположим, что в библиотеке правил есть правило погоды: библиотека города + библиотека дат + библиотека погоды, поэтому можно грубо предположить, что игрок может захотеть спросить о погоде в определенном месте в определенный день.
3. Провести детальный анализ семантики. Мы знаем, что город — Пекин, дата — послезавтра, а знания, которые необходимо приобрести — прогноз погоды.
4. Вызов сторонних погодных интерфейсов, таких как China Weather Network - профессиональный прогноз погоды, данные портала метеорологических служб.
Мастер волшебной лампы может угадать, о чем вы думаете, и играть в это очень интересно.
